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你们好，最近小活发现有诸多的小伙伴们对于指数平滑法案例，指数平滑法这个问题都颇为感兴趣的，今天小活为大家梳理了下，一起往下看看吧。

1、在指数平滑的计算中，t时段的预测数等于前一时段的预测数加上平滑系数，以及前一时段的平滑系数加上t时段的前一时段的预测值。下一期的预测值等于各期实际值的加权平均值。

2、计算数指数平滑法不需要算术平均法那样的全部历史数据和移动平均法那样的一组数据。它只需要预测实际数、预测值和上一期的@值，就可以计算出移动平均。

3、平滑系数的选择决定了预测值。当平滑系数等于0时，当前时段的预测值等于前一时段的预测值。当平滑系数等于1时，该时段的预测值等于前一时段的实际值。

4、@ month到0的趋势表示当前期间的预测值更接近前一期间的预测值。平滑系数实际上是新旧数据的一个权重。@趋于1，表示本期预测值与上期实际值接近。@越大，新数据在预测中的权重就越大。

5、@的确定要根据时间序列数据的特点和经验。但是，@值是影响预测效果的重要因素。对于长期的实践来说，序列数据是相对稳定的，应该选择较小的@值，当出现明显快速且明显的变化趋势时，应该选择较大的@值。

6、与移动平均法类似，第一个指数平滑值与实际数据序列之间存在滞后偏差，因此必须在第二个指数平滑值的基础上建立预测模型。如果是非线性变化模型，那么就需要建立基于三次指数平滑值的非线性模型。

以上就是指数平滑法这篇文章的一些介绍，希望对大家有所帮助。