Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети





Нейросети

 

 

Таким образом, прогноз по данному методу является функцией прошлых и текущих данных, параметров              

а также начальных значений

 

Метод ХольтаУинтерса. Уинтерс [236] развил метод Хольта так, чтобы он охватывал еще и сезонные эффекты. Прогноз, сделанный в момент t на l тактов времени вперед, равен

где ωτ коэффициент сезонности, а N число временных тактов, содержащихся в полном сезонном цикле. Сезонность в этой формуле представлена мультипликативно. Метод использует три параметра сглаживания                                                 

а его формулы обновления имеют вид

Как и в предыдущем случае, прогноз строится на основании прошлых и текущих значений временного ряда, параметров адаптации                  

а также начальных значений

 

Аддитивная модель сезонности ТейлаВейджа. В экономической практике чаще встречаются экспоненциальные тенденции с мультипликативно наложенной сезонностью. Поэтому перед использованием аддитивной модели члены анализируемого временного ряда обычно заменяют их логарифмами, преобразуя экспоненциальную тенденцию в линейную, а мультипликативную сезонность в аддитивную. Преимущество аддитивной модели заключается в относительной простоте ее вычислительной реализации. Рассмотрим модель вида (в предположении, что исходные данные прологарифмированы)








Подпись: Начало
Подпись: Дальше

Адаптивные методы прогнозирования 4