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霍尔特季节性平滑模型是指数平滑技术的一种扩展形式由E. S. Holt和P. R. Winters分别独立提出并进一步发展。该模型旨在处理具有趋势和季节性的时间序列数据它结合了霍尔特线性趋势指数平滑Holts Linear Trend Method以及对季节性成分的估计。
在霍尔特-温特斯季节性指数平滑模型中包含了三个基本成分
水平Level代表时间序列的基本水平或平均值。
趋势Trend描述时间序列中的长期上升或下降趋势。
季节性Seasonality反映周期性的波动如每个季度、每月或每周的变化规律。
本项目通过Holt算法来构建时间序列分析霍尔特季节性平滑模型。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)数据项统计如下 编号 变量名称 描述 1 DATE 2 y
数据详情如下(部分展示) 3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据 关键代码 3.2 数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息 从上图可以看到总共有1个变量数据中无缺失值共15条数据。
关键代码 3.3 数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。 关键代码如下 4.探索性数据分析
4.1 变量直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图 从上图可以看到变量主要集中在20~40之间。
4.2 折线图 从上图中可以看到数据呈逐步上升趋势。
5.构建霍尔特季节性平滑模型
主要使用Holt算法用于时间序列分析霍尔特季节性平滑模型。
5.1 构建模型 编号 模型名称 参数 1 霍尔特季节性平滑模型 initialization_methodestimated 2 smoothing_level0.8 3 smoothing_trend0.2 4 optimizedFalse 5.2 模型摘要信息一
为指定指数参数的模型摘要信息 5.3 模型摘要信息二
指定指数参数的模型摘要信息 5.4 模型摘要信息三
采用阻尼趋势的模型摘要信息 6.模型评估
6.1 真实值与预测值比对图 7.结论与展望
综上所述本文采用了Holt算法来构建时间序列分析霍尔特季节性平滑模型最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
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