指数平滑法是一种简单的高效的时间序列预测方法之一,简单指数平滑法只适合预测没有长期趋势和季节效应的时间序列,并且只能预测未来一期的值。
对于具有长期趋势的,但是没有季节效应的时间序列,就比较适合利用Holt两参数指数平滑法来建模预测。
1.模型简介
Holton两参数指数平滑法适用于对含有线性趋势的序列进行修匀。他的基本结构为:


2.建模步骤
(1)读入时间序列
(2)进行两参数指数平滑
(3)绘制两参数拟合效果图
(4)对未来序列进行预测,并绘制效果图
3.建模
我们以中国1964—1999年中国纱年产量序列进行Holt两参数指数平滑建模
(1)读入序列,画出其时序图

library(forecast)
library(tseries)
a=read.table("C:/Users/MrDavid/data_TS/A1.4.csv",sep=",",header=T)
x=ts(a$output,start=1964)
plot(x,col=4,pch=8,type="o",lwd=2)


(2)可以看出该序列是有明显的长期线性趋势的,拟合Holt两参数指数平滑模型的结果如下图:

x.fit=HoltWinters(x,gamma=F)
x.fit


(注:HoltWinters函数参数说明:
HoltWinters函数形式表现为:
HoltWinters(x,alpha=,beta=,gamma=,season=)
x:要进行指数平滑序列名
alpha:随机波动部分参数
beta:趋势部分参数
gamma:季节部分参数)
有上图可知拟合的指数平滑模型为:

(3)画出拟合效果图:

plot(x.fit)


(4) 对未来4期值进行预测

x.fore=forecast(x.fit,h=4)
x.fore

得到结果为:

画出其效果图:

plot(x.fore,col=2,lwd=2)

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