时间序列HW

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Holt-Winters:  三阶指数平滑

 Holt-Winters的思想是把数据分解成三个成分:平均水平(level),趋势(trend),周期性(seasonality)。R里面一个简单的函数stl就可以把原始数据进行分解:

一阶Holt—Winters假设数据是stationary的(静态分布),即是普通的指数平滑。二阶算法假设数据有一个趋势,这个趋势可以是加性的(additive,线性趋势),也可以是乘性的(multiplicative,非线性趋势),只是公式里面一个小小的不同而已。  三阶算法在二阶的假设基础上,多了一个周期性的成分。同样这个周期性成分可以是additive和multiplicative的。 举个例子,如果每个二月的人数都比往年增加1000人,这就是additive;如果每个二月的人数都比往年增加120%,那么就是multiplicative。

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以上是关于时间序列HW的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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为啥 module_param_hw( ) 宏比 module_param( ) 更安全?