Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети





Нейросети
  Глава 1     Глава 2   

 

 

Весьма эффективным и надежным методом прогнозирования является экспоненциальное сглаживание. Основные достоинства ме-

тода состоят в возможности учета весов исходной информации, в

простоте вычислительных операций, в гибкости описания различ-

ных динамик процессов. Метод экспоненциального сглаживания

дает возможность получить оценку параметров тренда, характери-

зующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к

моменту последнего наблюдения. Наибольшее применение метод

нашел для реализации среднесрочных прогнозов. Для метода экспо-

ненциального сглаживания основным и наиболее трудным момен-

том является выбор параметра сглаживания α, начальных условий и

степени прогнозирующего полинома [6,64,72,151].

Пусть исходный динамический ряд описывается уравнением

Метод экспоненциального сглаживания, являющийся обобщени-

ем метода скользящего среднего, позволяет построить такое описа-

ние процесса (1.5), при котором более поздним наблюдениям при-

даются большие веса по сравнению с ранними наблюдениями, при-

чем веса наблюдений убывают по экспоненте. Выражение

называется экспоненциальной средней k-го порядка для ряда уt,

где

α параметр сглаживания.








Подпись: Начало
Подпись: Дальше

Метод экспоненциального сглаживания

Нейросети