求平滑值的方法实现起来非常简单⬇️
typealias T = Double
func smooth(input x:[T],weight a:T)->[T]{
var temp = [x[0]]
for i in 1..<x.count{
temp.append(a * x[i] + (1-a) * temp[i-1])
}
return temp
}
调用一次就是一阶，一阶结果当输入出来就是二阶。
定义一个关联类型吧。省的哪天输入数据是Float。
求平滑值的方法实现起来非常简单⬇️ 调用一次就是一阶，一阶结果当输入出来就是二阶。定义一个关联类型吧。省的哪天输入...
指数平滑法本质究竟是什么？是一种数据转换方式？还是一种拟合预测算法？ 从原理来讲，指数平滑法给每个历史数据赋权 指...
1、单指数平滑（一个参数：加权因子） 实质上就是自适应预期模型，适用于序列值在一个常数均值上下随机波动的情况，无趋...
一次指数平滑 若序列波动较大，取值为0.6~0.8，提高预测的灵敏度；若数据较平稳，取值为0.1~0.5，减少修正...
为了进行库存预测，我又看了一下关于库存预测方法的书，其中大家都比较推荐时间序列的预测，尤其是指数平滑法。 我仔细看...
http://www.dataguru.cn/article-3235-1.html所有移动平均法都存在很多问题。...
SPSSAU-在线SPSS分析软件 根据已经有数据进行预测的研究方法有很多，包括arima模型、指数平滑法、灰色预...
针对时间序列的预测，常用方法包括灰色预测，指数平滑或ARIMA模型。灰色预测和指数平滑常用于数据序列较少时使用，且...
CSDN同步参考链接 指数平滑方法说起来感觉挺简单的，不就是几期求均值吗，但是你知道在Eviews里做指数平滑模型...
本文链接：个人站 | 简书 | CSDN版权声明：除特别声明外，本博客文章均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载...
本文标题：指数平滑法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/hyuhrxtx.html
网友评论