Метод - экспоненциальное сглаживание
Cтраница 2
Альтернативный подход к устранению колебаний в ряде значений состоит в использовании метода экспоненциального сглаживания. Каждое сглаженное значение рассчитывается путем сочетания предыдущего сглаженного значения и текущего значения временного ряда. [16]
Если сравнить рассмотренные методы по чувствительности к маневру, то наилучшим может оказаться метод экспоненциального сглаживания. [17]
В нижеследующей таблице сравниваются фактический объем продаж и прогнозируемый объем, полученный с помощью метода экспоненциального сглаживания. [18]
Для оценки параметров функции широко используют такие методы, как метод наименьших квадратов и его модификации, метод экспоненциального сглаживания, метод вероятностного моделирования и метод адаптивного сглаживания. [19]
Разработана модель прогноза вибрационного состояния газоперекачивающих агрегатов в межремонтный период на основе анализа временных рядов СКЗ виброскорости методом экспоненциального сглаживания. Для количественной характеристики выхлопных газов предложен комплексный показатель Кр, позволяющий определять динамику изменения содержания оксидов азота и углерода в выхлопных газах газоперекачивающего агрегата на переменных режимах его работы. Это дает возможность установить взаимосвязь между техническим состоянием газоперекачивающего агрегата и уровнем выбросов оксидов азота и углерода, а также определять динамику изменения состава выхлопных газов в процессе эксплуатации ГПА. [20]
На рис. 6.6 показаны исходные значения объема продаж, а также экспоненциально сглаженные значения при а 0.1. Как видно из графика на рис. 6.6, метод экспоненциального сглаживания действительно существенно сглаживает ряд значений. И вполне логично использовать эти значения для оценки тренда в последующие годы. Однако, некоторые сложности возникают при использовании столь малых значений, как 0.1, например. Так, мы видим, что анализируемые данные демонстрируют восходящий тренд объема продаж. Однако скользящие средние медленно обозначают этот тренд. Обратите внимание, что на графике ( рис. 6.6) все сглаженные значения за последние пять лет находятся под фактическими значениями объема продаж. В целом, чем меньше значение а, тем менее оно чувствительно к изменениям тренда в данном временном ряду. [21]
Из других наиболее распространенных и легко реализуемых с вычислительной точки зреняя методов до одному ряду динамики, которые стали применяться в последнее время, следует отметить метод экспоненциального сглаживания Брауна. ЭДдея его состоит в том что ряд динамики оглаживается с помощью взведенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону. Поэтому взвешенная скользящая средняя является характеристикой последних значений ряда динамики, которым придается больиий вес в их влиянии на будущие уровни. А так как экономические процессы обладают некоторой янерцяейгвследствие которой процессы дротекаи в прогнозируемом периоде примерно в тех хе условиях, что и в анализируемом, использование ввведюняой скользящей средней вполне оправдано для составления прогноза. [22]
 |
Модель расчета оперативного ТЭП uf ( x, у. [23] |
Расчеты по формуле (4.22), выполненные для автокорреляционной функции простейшего вида (3.20) при разных значениях коэффициента а, а также разных to и Т, показали [24], что метод экспоненциального сглаживания увеличивает среднюю квадратичную методическую погрешность определения текущего среднего в 1 5 - 3 раза по сравнению с полученной методом прямоугольников. [24]
Аппроксимирующая функция во всех этих случаях выбирается по методу наименьших квадратов. Там же изложено прогнозирование спроса методом скользящего среднего и экспоненциального сглаживания, в том числе влияние коэффициента сглаживания на результаты прогнозирования при различных формах проведения спроса. [25]
В соответствии с функцией сбора и первичной обработки информации обеспечиваются стандартные операции обработки аналоговой и дискретной информации, поступающей с объекта через устройства связи с объектом. Система осуществляет следующие операции: масштабирование, фильтрацию методом экспоненциального сглаживания, линеаризацию шкал датчиков, коррекцию расходов газа и пара на условия измерения, вычисление средних значений технологических переменных за заданные интервалы времени, проверку переменных на технологическую достоверность, сравнение значений переменных с режимными уставками, суммирование число-импульсных сигналов. [26]
Система осуществляет следующие виды обработки: масштабирование; фильтрацию методом экспоненциального сглаживания; линеаризацию шкал датчиков; коррекцию расходов газа и пара на условия измерения; вычисление средних значений параметров за заданные интервалы времени; проверку параметров на технологическую достоверность; сравнение параметров с режимными уставками; суммирование число-импульсных сигналов. [27]
В работе английского ученого излагаются статистические методы краткосрочного и среднесрочного прогнозирования временных рядов. Основным инструментом кратхосрочного прогнозирования, рассмотренного в книге, является метод экспоненциального сглаживания, среднесрочного - метод криволинейных трендов. Может служить справочным пособием по теме. [28]
Методы второй группы, основанные на предположениях о вероятностном характере электропотребления, объединяют в своем составе самые разнообразные способы прогнозирования, которые базируются на принципах и законах теории вероятностей и математической статистики. К подобным методам можно отнести методы прогнозирования с помощью скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод адаптивной фильтрации, метод с использованием цепей Маркова и некоторые другие. [29]
Фаза Прогнозирование предназначена для вычисления статистических характеристик потребности в предмете на основании временного ряда потребностей за прошлые периоды и статистического прогнозирования потребностей на будущие периоды. Здесь рассчитываются такие статистические характеристики, как среднее, тренд, среднее абсолютное отклонение и др. Прогнозирование выполняется методом экспоненциального сглаживания. [30]
Страницы: 1 2 3