三次指数平滑法在大秦铁路运量预测中的应用
基于Gompertz曲线和三次指数平滑法的货运量组合预测
基于Gompertz曲线和三次指数平滑法的货运量组合预测印凡成;王滕滕;黄健元
【期刊名称】《大连交通大学学报》
【年(卷),期】2012(033)002
【摘要】在简单介绍Gompertz曲线拟合法和三次指数平滑法两种单项货运量预测方法的基础上,引用最优加权组合建模理论,以预测误差的平方和最小为目标函数来确定最优权重系数,建立组合预测模型.以1999～2010年京杭运河苏北段货运量的统计数据为基础,运用所建立的组合预测模型对2015～2035年京杭运河苏北段的货运量进行预测.预测结果表明,组合预测方法是有效的、可靠的,并且预测精度比单一预测方法有很大的提高,该方法具有很好的实用价值.
【总页数】4页(P37-39,44)
【作者】印凡成;王滕滕;黄健元
【作者单位】河海大学理学院,江苏南京210098;河海大学理学院,江苏南京210098;河海大学公共管理学院,江苏南京210098
【正文语种】中文
【相关文献】
1.最优组合预测方法及其在Logistic曲线与Gompertz曲线之综合拟合中的应用[J], 葛雄灿
2.基于Gompertz曲线的石油库罐区火灾灭火剂供应量预测 [J], 王旭
3.基于Gompertz曲线模型之上的中国千人汽车保有量中长期预测 [J], 赵红梅
4.基于Logistic曲线和Gompertz曲线的最优组合沉降预测模型及其应用 [J], 赵
明华;龙照;邹新军
5.Logistic和Gompertz曲线及其最优组合模型在沉降预测中的运用 [J], 范晓秋;洪宝宁
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
物流需求预测指数平滑法
物流需求预测指数平滑法本文将介绍《物流需求预测指数平滑法》的作用和背景。
本文介绍了物流需求预测指数平滑法的基本原理和步骤。
基本原理物流需求预测指数平滑法是一种基于时间序列数据的预测方法。
该方法通过对历史数据进行加权平均，以获得预测结果。
其基本原理是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间的需求。
步骤物流需求预测指数平滑法的步骤如下：收集历史数据：收集过去一段时间的物流需求数据，包括时间和需求量。
计算加权平均权重：根据需求变化的趋势确定权重。
一般情况下，较近期的数据权重较高，较远期的数据权重较低。
计算加权平均值：根据权重，对历史数据进行加权平均计算。
加权平均值反映了过去一段时间的平均需求水平。
预测未来需求：利用加权平均值来预测未来一段时间的需求。
根据历史数据的趋势，可以推断未来的需求走势。
验证和调整：将预测结果与实际需求进行比较，验证预测准确性，并根据实际情况进行调整。
物流需求预测指数平滑法可以有效预测物流需求的走势，帮助物流企业合理安排供应链和资源配置，提高运营效率。
在物流需求预测中，指数平滑法是一种常用的预测方法。
以下是一些实际应用物流需求预测指数平滑法的案例，并介绍了它们的结果和效果：案例一：货物运输需求预测在某物流公司中，使用指数平滑法对货物运输需求进行预测。
利用历史数据进行模型训练，并通过指数平滑法对未来的货物运输需求进行预测。
结果显示，该方法能够准确预测货物运输需求的趋势和波动情况，帮助物流公司提前安排运力资源，提高了货物运输的效益。
案例一：货物运输需求预测在某物流公司中，使用指数平滑法对货物运输需求进行预测。
利用历史数据进行模型训练，并通过指数平滑法对未来的货物运输需求进行预测。
结果显示，该方法能够准确预测货物运输需求的趋势和波动情况，帮助物流公司提前安排运力资源，提高了货物运输的效益。
案例二：仓储需求预测一家大型仓储公司采用指数平滑法进行仓储需求的预测。
通过收集和分析历史数据，建立预测模型，并运用指数平滑法对未来的仓储需求进行预测。
三次指数平滑法平滑系数
三次指数平滑法平滑系数1. 任务背景在统计学和时间序列分析中，平滑是一种常用的数据预处理技术。
平滑可以降低数据的噪声，并提取出数据中的趋势信息。
指数平滑是一种常见的平滑方法，通过对数据赋予不同的权重，将过去观测值的影响逐渐减小，从而得到平滑后的数据。
三次指数平滑法是指数平滑的一种扩展方法，它考虑了数据的趋势和季节性因素。
三次指数平滑法通过引入三个平滑系数来对数据进行平滑处理，以适应不同时间尺度的变化。
本文将介绍三次指数平滑法的原理、计算方法以及平滑系数的选择。
2. 三次指数平滑法原理三次指数平滑法基于指数平滑法，它将数据的平滑过程分解为三个部分：基本趋势、季节性因素和随机波动。
三次指数平滑法的核心思想是通过引入三个平滑系数来对这三个部分进行平滑处理。
这三个平滑系数分别表示基本趋势、季节性因素和随机波动的影响程度。
三次指数平滑法的计算公式如下：L t=αY t+(1−α)(L t−1+T t−1)T t=β(L t−L t−1)+(1−β)T t−1S t=γ(Y t−L t)+(1−γ)S t−mF t+ℎ=L t+ℎT t+S t+ℎ−m其中，Y t表示原始数据，L t表示基本趋势，T t表示季节性因素，S t表示随机波动，m表示季节的周期长度，ℎ表示向前预测的步数，α、β和γ分别为平滑系数。
3. 三次指数平滑法计算方法三次指数平滑法的计算可以分为以下几个步骤：3.1 初始化首先需要选择合适的初始值。
通常可以使用简单指数平滑法的平均值作为初始值。
3.2 计算基本趋势基本趋势可以通过一次指数平滑法来计算。
根据上述公式，可以计算出基本趋势L t。
3.3 计算季节性因素季节性因素可以通过二次指数平滑法来计算。
根据上述公式，可以计算出季节性因素T t。
3.4 计算随机波动随机波动可以通过三次指数平滑法来计算。
根据上述公式，可以计算出随机波动S t。
3.5 预测未来值根据上述公式，可以使用计算得到的平滑值来预测未来的值F t+ℎ。
指数平滑法应用案例
Excel应用案例指数平滑法移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和，且对不同时期的数据给予相同的加权。
这往往不符合实际情况。
指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展，其应用较为广泛。
1. 指数平滑法的基本理论根据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。
但它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。
①一次指数平滑法设时间序列为，则一次指数平滑公式为：式中为第t周期的一次指数平滑值；为加权系数，0＜＜1。
为了弄清指数平滑的实质，将上述公式依次展开，可得：由于0＜＜1，当→∞时，→0，于是上述公式变为：由此可见实际上是的加权平均。
加权系数分别为，，…，是按几何级数衰减的，愈近的数据，权数愈大，愈远的数据，权数愈小，且权数之和等于1，即。
因为加权系数符合指数规律，且又具有平滑数据的功能，所以称为指数平滑。
用上述平滑值进行预测，就是一次指数平滑法。
其预测模型为：即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。
②二次指数平滑法当时间序列没有明显的趋势变动时，使用第t周期一次指数平滑就能直接预测第t+1期之值。
但当时间序列的变动出现直线趋势时，用一次指数平滑法来预测仍存在着明显的滞后偏差。
因此，也需要进行修正。
修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平滑，利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后建立直线趋势预测模型。
故称为二次指数平滑法。
设一次指数平滑为，则二次指数平滑的计算公式为：若时间序列从某时期开始具有直线趋势，且认为未来时期亦按此直线趋势变化，则与趋势移动平均类似，可用如下的直线趋势模型来预测。
式中t为当前时期数；T为由当前时期数t到预测期的时期数；为第t+T期的预测值；为截距，为斜率，其计算公式为：③三次指数平滑法若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则需要用三次指数平滑法。
三次指数平滑法预测公式的推导
三次指数平滑法预测公式的推导三次指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，它通过对历史数据进行加权平均来预测未来的趋势。
本文将对三次指数平滑法的推导过程进行详细介绍。
我们先来了解一下指数平滑法的基本原理。
指数平滑法的核心思想是将过去一段时间内的数据进行加权平均，以得到未来的趋势。
加权平均的权重随着时间的推移而递减，越近期的数据权重越大，越远期的数据权重越小。
这样可以较好地反映出数据的趋势特征。
在三次指数平滑法中，我们需要计算三个平滑系数：平滑系数α、趋势系数β和季节系数γ。
其中，平滑系数α用于计算当前的平滑值，趋势系数β用于计算当前的趋势值，季节系数γ用于计算当前的季节值。
我们需要计算初始值。
初始值的计算方法有多种，常用的有简单平均法、加权平均法和移动平均法等。
在这里，我们使用简单平均法来计算初始值。
即将历史数据的前几个值相加，然后除以数据个数，得到初始值。
接下来，我们开始进行三次指数平滑的迭代计算。
首先，我们需要计算当前的平滑值。
平滑值的计算公式如下：当前平滑值 = 平滑系数α *当前观测值 + (1 - 平滑系数α) * (上一个周期的平滑值 + 上一个周期的趋势值)其中，当前观测值指的是当前时刻的原始数据。
然后，我们需要计算当前的趋势值。
趋势值的计算公式如下：当前趋势值 = 趋势系数β * (当前平滑值 - 上一个周期的平滑值) + (1 - 趋势系数β) * 上一个周期的趋势值我们需要计算当前的季节值。
季节值的计算公式如下：当前季节值 = 季节系数γ * (当前平滑值 - 上一个周期的平滑值 - 上一个周期的趋势值) + (1 - 季节系数γ) * 上一个周期的季节值在每次迭代计算中，我们需要更新上一个周期的平滑值、趋势值和季节值，以便下一次迭代计算时使用。
通过不断迭代计算，我们可以得到未来一段时间内的预测值。
三次指数平滑法的推导过程详细介绍如上。
通过对历史数据进行加权平均，该方法可以较好地反映出数据的趋势特征，并预测未来的趋势。
三次指数平滑法预测步骤
三次指数平滑法预测步骤
三次指数平滑法预测步骤如下：
1. 收集历史数据：首先，收集与预测相关的历史数据，包括时
间序列的观察值。
确保数据的准确性和完整性。
2. 计算初始级数：根据所提供的时间序列数据，计算初始级数。
初始级数可以通过使用简单指数平滑法计算得出，即将第一个观察值
作为初始级数。
3. 计算平滑系数：确定平滑系数的值。
平滑系数决定了历史数
据对预测值的影响程度。
根据经验和问题的特点选择适当的平滑系数。
4. 更新预测值：使用三次指数平滑法的公式，根据历史观察值
和平滑系数，逐步更新预测值。
公式中的权重逐渐减小，新的观察值
对预测的影响力也逐渐减小。
5. 预测未来值：根据最新的预测值，可以进一步使用三次指数
平滑法预测未来的值。
通过迭代计算，得到预测序列。
6. 评估预测结果：对预测结果进行评估，比较预测值与实际观
察值的差异。
可以使用各种准确性度量指标，如均方根误差或平均绝
对误差等，来评估和调整预测模型。
7. 调整参数：根据预测结果和评估指标，对平滑系数进行调整，以提高模型的准确性和稳定性。
8. 更新预测：在有新的观察值时，根据最新的观察值和调整后
的平滑系数，更新预测值。
随着时间的推移，预测会越来越准确。
请注意，三次指数平滑法是指数平滑法中的一种，用于对时间序
列数据进行预测和趋势分析。
三次指数平滑法适用条件
三次指数平滑法适用条件引言指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，通过对历史数据进行加权平均，可以预测未来一段时间内的值。
其中，三次指数平滑法是指数平滑法的一种扩展，它在一次和二次指数平滑法的基础上增加了对趋势的预测。
本文将介绍三次指数平滑法的基本原理、适用条件以及使用该方法进行预测的步骤和注意事项。
三次指数平滑法的基本原理三次指数平滑法是基于指数平滑法的一种改进方法，其基本原理是通过对历史数据进行加权平均，得到未来一段时间内的预测值。
与一次和二次指数平滑法不同的是，三次指数平滑法不仅对历史数据进行加权平均，还会对历史数据的趋势进行预测，从而更准确地预测未来的值。
三次指数平滑法的计算公式如下：Level_t = α * Value_t + (1 - α) * (Level_{t-1} + Trend_{t-1})Trend_t = β * (Level_t - Level_{t-1}) + (1 - β) * Trend_{t-1}Seasonal_t = γ * (Value_t - Level_t) + (1 - γ) * Seasonal_{t-m}其中，Level_t表示第t个时间点的预测水平；Value_t表示第t个时间点的实际观测值；Trend_t表示第t个时间点的趋势；Seasonal_t表示第t个时间点的季节性变动；α、β、γ分别表示平滑系数，决定了历史数据和趋势对预测的权重。
在实际应用中，需要选择合适的平滑系数，以使得预测结果更加准确。
三次指数平滑法的适用条件三次指数平滑法适用于以下情况：1. 数据具有趋势性三次指数平滑法适用于具有趋势性的时间序列数据，即数据呈现出明显的增长或减少趋势。
这是因为三次指数平滑法在计算预测值时会对趋势进行预测，从而更好地适应数据的变化。
2. 数据具有季节性三次指数平滑法适用于具有季节性的时间序列数据，即数据在一定时间周期内重复出现相似的变化。
这是因为三次指数平滑法在计算预测值时会考虑季节性的变动，能够更好地预测未来的值。
用指数平滑法对货运进行预测分析
用指数平滑法对货运进行预测分析作者：王江兰来源：《科技探索》2013年第12期摘要：指数平滑法是它是通过对预测目标历史统计序列的逐层平滑计算，消除由于随机因素造成的影响，找出预测目标的基本变化趋势并以此预测未来。
本文主要是用指数平滑法对榆林市的货运进行预测分析，得出相关预测数据供相关部门进行发展规划。
关键词：货运量指数平滑法预测运输需求一、引言改革开放以来，我国的国民经济有了迅速的发展，公路基础设施建设日新月异，伴随着公路网技术水平的提高、汽车工业的不断进步，公路货物运输在综合运输体系中占有越来越重要的地位。
公路货物运输无论在运输量绝对水平或在全社会货物运输中所占比重均有较大幅度的提高。
伴随着商品经济的日益活跃，区域间经济交往和货物交流的日趋频繁和道路条件的改善，货物运输平均运距也有所提高。
从综合体系中货运营运情况看，当同起讫点时，公路快速货运比铁路货运路程缩短、时间节省、方便快捷，所以对公路运输的预测尤显重要。
二、用指数平滑法对榆林的货运量进行预测由图1-1可知，榆林市公路货运量随时间呈非线性增长，故在本次预测中采用三次指数平滑法预测货运量。
三、总结由以上可知，指数平滑法利用了全部历史统计数据，并遵循“重近轻远”的原则对历史统计数据加权平均，应用修改后的指数平滑值估测预测模型中的事变参数值（a，b，c）。
如此得到的预测模型具有抵御或减弱异常数据影响的功能，从而使得统计数据包含的历史规律能显著的体现出来。
因此，指数平滑预测法成为应用最广泛的预测方法之一。
实证研究结果表明，这种操作简单、成本低廉、适应性强优良的指数平滑法是一种具有发展前途的处理数据信息的技术。
参考文献：[1]胡大伟.公路运输枢纽规划[M].北京：人民交通出版社，2008.1.ISBN 978-7-114-06968-0.[2]赵建有.道路交通运输系统工程. [M].北京：人民交通出版社，2004.10.ISBN 7-114-05290-1.[3]任科社.交通运输系统规划 [M]. 北京：人民交通出版社 2004.[4]王国维.预测与决策[M].北京：中国财政经济出版社，2006. 47-55.。
三指数平滑算法求解 -回复
三指数平滑算法求解-回复“三指数平滑算法求解”的主题是关于一种常用的时间序列预测算法- 三指数平滑算法的原理与应用。
本文将一步一步回答有关该算法的问题，并对其进行详细解释。
第一步：什么是三指数平滑算法？三指数平滑算法是一种常用的时间序列预测算法，可用于预测未来一段时间内的趋势。
该算法通过对历史数据进行加权平均，以确定未来趋势的方向和幅度。
第二步：三指数平滑算法的原理是什么？三指数平滑算法的原理是基于指数平滑的思想，通过对历史数据进行指数加权平均，以获得未来趋势的预测值。
该算法考虑了历史数据的趋势项、季节项和误差项，将它们分别加权平均得到预测值。
第三步：三指数平滑算法的公式是什么？三指数平滑算法的公式如下：St = α* Yt + (1 - α) * (St-1 + Bt-1)Bt = β* (St - St-1) + (1 - β) * Bt-1Yt = γ* (Yt - Tt) + (1 - γ) * Yt-1其中，St为预测值，Yt为季节调整的周期值，Bt为季节调整的趋势量，Tt为季节成分。
α、β和γ为平滑参数，它们的取值范围一般为0到1。
第四步：如何确定平滑参数的取值？确定平滑参数的取值是三指数平滑算法的关键步骤。
通常情况下，我们可以通过试验不同的参数取值，并根据预测结果的准确性进行评估和调整。
一般来说，较大的参数值可以更敏感地反应序列的变动，而较小的参数值则能保持预测的平稳性。
第五步：如何进行季节调整？季节调整是三指数平滑算法中的重要环节，它可以消除数据中的季节性影响，使得预测结果更加准确。
在季节调整中，我们需要计算周期值Yt和趋势量Bt。
Yt表示每个周期内数据的移动平均值，而Bt则表示趋势的变化量。
第六步：三指数平滑算法的优势和应用领域是什么？三指数平滑算法具有以下优势：1. 适用范围广泛：三指数平滑算法适用于各种时间序列数据的预测，无论是经济指标、销售数据还是气候变化等都可以使用该算法进行预测分析。
指数平滑法在电网物资采购需求预测中的应用
指数平滑法在电网物资采购需求预测中的应用一、指数平滑法的原理和基本概念指数平滑法是一种基于时间序列数据的预测方法，其原理基于时间序列数据在趋势和季节性方面的变化规律。
指数平滑法的基本思想是将过去的预测值赋予不同的权重，通过加权的方式对未来的预测值进行计算，以达到准确预测未来值的目的。
指数平滑法主要分为单指数平滑法、双指数平滑法和三指数平滑法。
单指数平滑法适用于无季节性和趋势性变化的时间序列数据，双指数平滑法适用于有趋势性变化的时间序列数据，三指数平滑法则适用于有季节性变化的时间序列数据。
在指数平滑法中，有一个重要的参数α，称为平滑常数，它决定了过去预测值对未来预测值的影响程度。
平滑常数越大，过去的预测值对未来的预测值影响越大；反之则影响越小。
指数平滑法还有一个初始化数值的问题，一般采用历史数据的平均值或者最近的实际值作为起始值，然后根据实际数据进行逐步更新，得到最终的预测值。
在电网物资采购需求预测中，指数平滑法有着广泛的应用场景。
电网物资采购需要考虑到季节性变化和趋势性变化的数据特点，而指数平滑法恰好适用于这两种类型的时间序列数据。
电网物资采购需求预测涉及到大量的历史数据和实际交易数据，而指数平滑法可以通过简单的计算方法对大量的数据进行处理和分析，得出未来的供需趋势和预测值。
电网物资采购需求的特点是变化频繁且难以准确预测，而指数平滑法可以通过不断更新的方式快速调整预测值，适应市场变化和需求特点。
1.灵活性强：指数平滑法可以根据实际情况快速调整平滑常数，适应不同的市场变化和需求特点，具有很强的灵活性。
2.计算简单：指数平滑法的计算方法简单易懂，不需要复杂的数学理论和模型，适合大规模的数据处理和分析。
3.适应性强：指数平滑法适用于不同类型的时间序列数据，可以处理有趋势性和季节性变化的数据，适应性强。
4.及时性好：指数平滑法可以及时更新预测值，快速反应市场变化，对于电网物资采购需求的预测具有很好的实践意义。