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今天小編為大家帶來「基於Holt的趨勢時間序列預測模型」，一起來看看吧！
基於Holt的趨勢時間序列預測模型
01:08來自LearningYard學苑
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一、模型簡介
霍爾特指數平滑法是一種高級的線性指數平滑方法，該方法的優點是可以用不同的平滑參數對原序列的兩種因素進行平滑，具有很大的靈活性，因此在實踐中被廣泛地應用。
二、計算流程
Holt指數平滑模型由Holt於1957年提出。它與一般的指數平滑模型不同的是它對趨勢數據直接進行平滑並對原時間序列進行預測，需要考慮的是兩個平滑參數以及初值的選取問題，也被成為Holt雙參數線性指數平滑模型。它的計算公式如下：
以及預測公式：
其中，a和b分別代表影響預測值的兩個平滑參數；Dt代表實際值；Ft+1代表預測值；Lt
代表平均需求；Tt代表增長的趨勢，前者是對時間序列趨勢的平滑式；後者是對趨勢增量的平滑式。
三、實例分析
根據公式，可得到以下表格：
其中，Et=Ft-Dt;RMSE等於從1到t之和的Et的算術平方根。
因此，可畫出以下圖表：
結論：根據預測結果來看，在不同方法下前幾期預測影響差距較大，但接近第7期及以後差距巨幅縮小。但詳細看來，在第二種情況下，即L1=5,T1=5時，預測值與實際值完全一致。擬合程度是三種情況中最高的。而第一種情況與第三種情況隨著Dt數值的不斷增大，實際值與預測值的擬合程度也越來越高，但相比而言，第一種情況下實際值與預測值的最終擬合度高於第二種情況。並且這兩種情況預測值都只能無限逼近實際值。
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翻譯參考來源：谷歌翻譯。
內容參考來源：
[1] 萬千惠,賈帥,盧偉. Holt指數平滑預測模型研究[J]