Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Методы сглаживания

Читайте также:
  1. I. Методы перехвата.
  2. II. Методы несанкционированного доступа.
  3. II. Методы социально-педагогической деятельности руководителя временной лидерской команды (вожатого).
  4. III. Методы манипуляции.
  5. III. Методы социально-педагогического взаимодействия.
  6. O Электрофизиологические методы лечения хронической сердечной недостаточности
  7. АКРОФОНИЧЕСКИЙ И ИНЫЕ МЕТОДЫ ОЗВУЧИВАНИЯ ЗНАКОВ

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


Читайте в этой же книге: Факторы, определяющие объемы пассажирских перевозок | Законы формирования передвижения населения в городе и сельской местности | Прогнозирование передвижений городского и сельского населения | Организация работы на маршрутах | Организация работы автобусов в часы пик и спада пассажиропотока |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Анализ временных рядов| Факторы, определяющие объемы грузовых перевозок

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)