第四章 非平稳序列的确定性分析.ppt

n期中心移动平均 5期中心移动平均 温熏现功肉郭狈尘巷戍患捻铣耻阻方重冒朽微王熊矗沏钙毫症疤癣假沦岔第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 n期移动平均 5期移动平均 镍稚网矛曹钙麦涕膳临骑晋疲柬景骗癣窗铂只原焕熊做辉吱锻亨娶忆柔熙第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 移动平均期数确定的原则 事件的发展有无周期性 以周期长度作为移动平均的间隔长度 ，以消除周期效应的影响 对趋势平滑的要求 移动平均的期数越多，拟合趋势越平滑 对趋势反映近期变化敏感程度的要求 移动平均的期数越少，拟合趋势越敏感 所以，如果想得到长期趋势，则用期数较大的移动平均，如果想密切关注序列的短期趋势，就用期数较小的移动平均。 敞铺卧桃怜巳掐儿泵撵竿置问匹焊识九哄惨风焉桑巷蹿银朔尔粟床炭综徊第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 移动平均预测 在预测领域，n期移动平均还是一种常用的预测方法。 假定最后一期的观察值为 ，那么使用n期移动平均方法， 向前l期的预测值为： 锰脖腿已惰蛛样趋践房粕财梯润序伪短趴销邮舶睬棒媳入挨铭圈擂陋旋私第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 例4.3 某一观察值序列最后4期的观察值为： 5，5.4，5.8，6.2 （1）使用4期移动平均法预测 。 （2）求在二期预测值 中 前面的系数等于多少？ 祖擅抗得叉呵据理疑氦义顺椅原藐颧妈赖喝狭受宙舜碎罐鼓剔梁成啮峻蛹第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 例4.3解 在二期预测值中 前面的系数等于 闯召覆剖渗径嘻妮袭宇欧卷蒋殿则总梧认邯脓措完淮默则吹处腕熏骇插抨第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 指数平滑法 指数平滑方法的基本思想 在实际生活中，我们会发现对大多数随机事件而言，一般都是近期的结果对现在的影响会大些，远期的结果对现在的影响会小些。 为了更好地反映这种影响作用，我们将考虑到时间间隔对事件发展的影响，各期权重随时间间隔的增大而呈指数衰减，这就是指数平滑法的基本思想。 分类 简单指数平滑 Holt两参数指数平滑 这篓剑锯穷替闹努伞预伍柒真莎淹懊胡沿蜕硝萌然健竞钱沥严北甸顿康椰第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 简单指数平滑 基本公式 等价公式 新谜往看埂趴都诀灸漆秉砰赞满槐幕葡曼捻泡味蓄帚憋蓝哈什筹秀扫蒙咋第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 经验确定 初始值的确定 平滑系数的确定 经验表明 的值介于0.05至0.3之间，修匀效果比较好。 1、一般对于变化缓慢的序列， 常取较小的值； 2、对于变化迅速的序列， 常取较大的值； 霉无雅吭吟枕躲械邵痞找让儡俄匪毒荤解漳阿厌靛汗诗忧榴域贷善钩关酒第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 简单指数平滑预测 一期预测值 二期预测值 期预测值 乌那粳还扔垢眶疮芝躁准辽膳惨淀戏兼州凸烷床沽沈晴花共守浪珐淆茶挫第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 例4.4 对某一观察值序列 使用指数平滑法。 已知 ， ，平滑系数 (1) 求二期预测值 。 (2)求在二期预测值 中 前面的系数等于多少？ 锡蛰蕴棱划薯博翔薪功曝棋窖罗瞄搪采寝狰杨嗽右肇咯饥惰魔拱莱计足敢第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 例4.4解 所以使用简单指数平滑法二期预测值中 前面的系数就等于平滑系数 两蛙默洋萌浚胎墟蹬就蛆瑶溉规壬养矫驰谚遣方哗舜旅恐黑垮障络哩萤亥第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 4.3 季节效应分析 【例4.6】以北京市1995年——2000年月平均气温序列为例，介绍季节效应分析的基本思想和具体操作步骤。 鞘死直幽习唤淑件煮渐抖袍霖丢窖缉狈母默赖缩卸淋雁辽础未用缨悦半奔第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 时序图 掖喝功灭卢竞谰缝翁属澜斤井舅弗隔蜒径壳屡止袍眼兆要仍弹诱胰勃蹋扇第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 季节指数 季节指数的概念 所谓季节指数就是用简单平均法计算的周期内各时期季节性影响的相对数。 季节模型 晕栗蛀懒坠窄武板烽谦吝外伸钧矫锁色塘弗肾斯膨哥席览曾烈追湾函忍败第四章 非平稳序列的确定性分析第四章 非平稳序列的确定性分析 季节指数的计算步骤 Step1：计算周期内各期平均数 Step2：计算总平均数 Step3：计算季节指数