時間序列預測方法
指數平滑法是一種時間序列預測方法，它通過給予近期數據更大的權重來預測未來趨勢。
這種方法的基本思想是，通過對歷史數據的加權平均，使權數隨時間呈指數級數遞減，從而在預測未來時賦予近期數據更高的重要性。指數平滑法的核心公式通常表示爲Xt=αSt-1+(1-α)Xt-1，其中Xt是第t期的預測值，St-1是上一期的實際值，Xt-1是上一期的預測值，α是加權係數。這個係數決定了平滑水平以及對預測值與實際結果之間差異的響應速度。指數平滑法可以應用於不同的領域，如生產預測、經濟發展趨勢預測等，它不僅可以減少數據存儲量，還能有效地處理不同時期數據對預測的不同影響。
此外，指數平滑法還有一次指數平滑法、二次指數平滑法、三次指數平滑法等變體，以滿足不同的預測需求。