Читайте также:
|
|
1. Метод скользящего среднего. Этот метод крайне субъективен и на результаты сглаживания сильно влияет длина периода сглаживания.
Нечетные схемы
Четные схемы
Однозначного ответа на то, какая схема лучше, нет. Все это выбирается субъективно и интуитивно.
2. Метод экспоненциального сглаживания. Позволяет спрогнозировать в рамках сглаживания на один временной период. Дает возможность оценить степень воздействия трендовой и циклической компоненты на отклик системы. Но в отличие от первого метода может быть использован для краткосрочных прогнозов будущей тенденции только на один временной период. Это и является его преимуществом перед первым методом.
Алгоритм расчета экспоненциальных сглаженных значений в любой точке ряда основан на трех величинах
Yi – это наблюдаемое значение в i-той точке временного ряда.
Fi-1 – это рассчитанное сглаженное значение для предшествующей точки ряда.
– некий заданный коэффициент
Fi = * yi + (1 - )Fi-1
Некоторой проблемой является выбор коэффициента Объективного критерия для его выбора не существует. При равной степени сглаживания с использованием метода экспоненциального сглаживания и метода скользящего усредненного коэффициент связан с интервалом временного ряда (L).
=2/(L-1)
Диапазон изменения коэффициента = от 0 до 1. Как правило, этот интервал ограничивается от 0,2 до 0,5.
Таблица 3
Можно посчитать прогнозное значение:
Fi = Fi-1 + *(yi-1 - Fi-1).
Fi = 7,29+ 0,5*(7,2 - 7,29) = 7,245.
3. Метод Кольта. Данный метод является усовершенствованием метода экспоненциального сглаживания временного ряда
Fi = +(Fi-1 + Тi-1) + (1 – )* yi
Fi = * Тi-1+ (1 – )*(Fi + Fi-1)
Тi – значение тренда в соответствующей точке;
Fi – сглаженное значение;
и – коэффициенты, выбор которых довольно субъективен в диапазоне от 0 до 1, чаще всего принимают = от 0 до 0,25, = от 0 до 0,5. и могут быть одинаковыми или не совпадать.
Если нет никаких специальных соображений, лучше всего начинать моделирование при коэффициенте и равными 0,3. Затем необходимо варьировать эти значения.
Прогноз по методу Кольта рассчитывается следующим образом:
Yn+j = Fn + j*Tn
где n - длина временного интервала;
j - порядковый номер прогнозного значения;
Fn – последнее известное значение.
Y23+1 = 20,236 + 1*0,455 = 20,691
Y23+2 = 20,236 + 2*0,455 = 21,416.
Дата добавления: 2015-08-09; просмотров: 65 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
Анализ временных рядов | | | Факторы, определяющие объемы грузовых перевозок |