时间序列平滑预测法只适用于进行短期预测

实验3：时间序列平滑预测

3.1实验目的

1、了解移动平均法和指数平滑法的基本概念，基本原理；

2、掌握一次移动平均法，二次移动平均法，单指数平滑，双指数平滑和霍尔特指数平滑法预测模型形式，适用条件及内在机理；

3、掌握利用Excel软件实现一次移动平均法，二次移动平均法操作步骤； 4、掌握利用Eviews软件实现单指数平滑，双指数平滑和霍尔特指数平滑法预测的操作流程。

3.2实验原理

3.2.1移动平均法

移动平均法是根据一段时间序列的样本资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，来预测序列趋势的一种平滑方法。它是最简单的自适应预测模型，主要包括一次移动平均和二次移动平均两种方法。

（一）一次移动平均法

一次移动平均法又称简单移动平均法，它是根据序列特征，计算一定项数的算术平均数作为序列下一期的预测值，这种方法随着时间的推移逐渐纳入新的数据同时去掉历史数据。

（1）计算公式：设时间序列为：x1,x2,?,xt一次移动平均的计算公式为：

1St?(xt?xt?1???xt?n?1)

n式中：St为第t期移动平均数；n为移动平均的项数。公式表明时间t每向前移动一个时期，一次移动平均便增加一个新近数据，去掉一个远期数据，得到

第五章 时间序列的指数平滑预测法

[习题]

一、 单项选择题

1. 当数据的随机因素较大时，选用的N因该（ ）。

A 较大 B 较小 C.随机选择 D.等于n

2. 当数据的随机因素较小时，选用的N因该（ ）。

A 较大 B. .随机选择 C.较小 D.等于n

3. 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数（ ） A. 至少有5个 B. 必须一开始就明确规定 C 有多少个都可以 D至少有3个

4 温特线性和季节性指数平滑包括的平滑参数个数是（ ） Ａ１个 Ｂ ２个 Ｃ ３个 Ｄ ４个

５ 布朗单一参数线性指数平滑法包括的平滑参数个数是（ ） Ａ１个 Ｂ２个 Ｃ３个 Ｄ４个 ６ 序列有季节性时，应选用的预测法是（ ） Ａ 霍尔特双参数线性指数平滑法 Ｂ 布朗单一参数线性指数平滑法 Ｃ 温特线形和季节性指数平滑法 Ｄ 布朗二次多项式指数平滑法

７ 温特线形和季节性指数平滑法中，通常确定α、β和γ

第四章 时间序列预测法历史往往重复过去的故事

主要内容第一节 时间序列预测综述 第二节 平滑预测方法 第三节 趋势方程拟合法 第四节 季节变动预测法

第一节 时间序列预测综述时间序列 – 是指同一变量按照发生时间的先后顺序排列起来 的一组观察值 时间序列预测法 – 利用变量本身的历史数据进行预测的方法。通过 确定变量的历史模式，并认为在将来这一模式同 样有效来推断将来。是连续性原理的直接运用。 几个实践案例

理解预测很容易，谁都可以做。关键的问题是谁 做得准，如何评价预测结果很重要。 明确数据模式的用处，不同模式使用不同的 方法 通过误差大小判断预测结果的准确性

时间序列预测的步骤搜集数据 – 时间序列数据 分析数据模式 – 散点图，定性分析，数据特征分析 按照模式进行预测 – 建立适当的预测模型

时间序列基本模式长期趋势变动 – 是指由于某种根本性原因的影响，预测变量 在相当长的一段时期内，持续上升或持续下 降的变动形态。 – 分为：水平型模式；趋势型模式 季节变动模式 – 是指由于自然条件、社会条件的影响，预测 变量在一年内随季节的转变而引起的周期性 波动

时间序列基本模式(续)周期变动模式(循环变动模式)– 经济周期的变动以及由其所影响的预测变量的

运用SAS软件系统中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对我国上海证券交易所的上证综合指数作了预测分析,得到了较高的预测精度,为预测股票市场的整体走势提供了一种方便实用的方法。

维普资讯

第 l 7卷第 5期 20 o 2年 l 0月

平顶山师专学报J u a o ig ig h n Tec esC l g o r l fP n dn s a a h r ol e n e

v0 . 7 NO 5 11 . Oc . 0 2 t2 0

运用时间序列对上证综合指数进行预测分析王成震，李波2( .东南大学上海梅山集团公司培训中心，苏南京 2 0 0; . 1江 1 0 0 2平顶山师专，南平顶山河[摘[关键

4 70 ) 6 0 2

要]运用 S S软件系统中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对我国上海证券交易所的 A词]指数；软件；时间序列；预测[文献标识码] A[文章编号]0 8 2 12 0 )5—0 2 10—5 1 (0 2 0 0 0—0 3

上证综合指数作了预测分析，到了较高的预测精度，预测股票市场的整体走势提供了一种方便实用的方法 .得为

【中图分类号] TP 9;8 0 9 31F 3 .11前言

我国的证券交易尽管起步较晚，但经过

在Eviews中对时间序列进行预测的详细步骤

、输入数据

1.1打开Eviews6.0，按照如图所示打开工作表创建框

giit Ob j e ct Frsc Qmck OgtiQns; T indoitf Help

N?w卜Vorkfile. . I

Open 卜

EiV* A-S-.-

Trograirt 7ert File

Import

Fr izit

Print S毗up

Ruiiu ,..

Eli t

Dated - regular uency v

V/orkfile structure

t/pe

1.2在右上角的data specification框中输入起止年份(start data和end data)

Irregular D^ted and Panel worhfilejs may be made from Unstructured uwrkfiles by latwr speciFyiny

date andjar otkier id ent fi er series?

Cancel Date spe cifit 日tiori

1.3输入数据：在输入框中输入data gdp （本文采用的数据为1990— 2012年的 GDP 值）。当然，data 后面可以输入任何你想

适用于液晶1602（八线）显示的最小

系统制作

制作流程 原理图的绘制 PCB排版 原件的焊接

调试与检测 原理图

上图排针是为了引出单片机端口用作其它方面。

PCB、排版

住：此处的1602使用了排针的封装。可作参考

成品图

成品图

应用示列 材料单

元件 数量 16pin单排针母座 2.54间距 1*16P单排座 直针底座1602液1 晶屏插座 40pin单片机座 单片机（根据需要选择型号） 电解电容10uF/25V LED指示灯 复位开关 晶振12M 1 1 1 1 1 1 330欧电阻 电阻10K 排针 陶瓷电容103 陶瓷电容30 1 1 数个 1 2 USB接口母座(90度弯脚)A型电脑USB接头 USB座母口母1 头 USB 公头转公头 A公对A公线 USB电源线USB数据线 1 USB对录线 可调电阻10K 排阻220欧 自锁开关 1 1 1

编号：

最高额质押合同

（适用于额度合同）

签订地点：中国

最高额质押合同

重要提示 请出质人认真阅读本合同全文，尤其是带有■■标记的条款。如有疑义，请及时提请质权人予以说明。

出质人： 法定代表人（负责人）： 证件种类： 证件号码： 法定（户籍）地址： 通讯地址： 邮政编码：

联系电话： 传真：

质权人：恒丰银行 分（支）行

负责人： 通讯地址：

- 1 - 1

鉴于： （以下称“债务人”）和质

编号：

最高额质押合同

（适用于额度合同）

签订地点：中国

最高额质押合同

重要提示 请出质人认真阅读本合同全文，尤其是带有■■标记的条款。如有疑义，请及时提请质权人予以说明。

出质人： 法定代表人（负责人）： 证件种类： 证件号码： 法定（户籍）地址： 通讯地址： 邮政编码：

联系电话： 传真：

质权人：恒丰银行 分（支）行

负责人： 通讯地址：

- 1 - 1

鉴于： （以下称“债务人”）和质

唱歌技巧

丹田呼吸法

一、唱歌运用气息发声和气息控制的方法，以丹田发声，声音才有穿透力. 丹田呼吸法

1、气入丹田：先慢慢地深深吸一口气，记得用腹式呼吸，用手放在腰的两侧，要感觉腹部有在涨大，这就是气入丹田。

2、闭气宁神：当无法再吸入时，憋住口中真气，集中注意力在肚脐下方宽三指幅宽，感觉丹田周围的肌肉有在用力支撑着。

3、聚力吐气：只利用丹田周围的肌肉用力支撑着，其他部位放松，缓缓的把气吐出。

4、气尽神散：把身体里的气全吐完后，全身放松，准备再吸一口气。

如此几遍后，就感觉到小腹部的肌肉有一点酸，每次用力时与上大号的感觉是相似的，请记得这种感觉。不久你就会发现丹田的所在位置，这个位置会因为每人的体型不同而有所差别，所以你必须记得下次要用力的位置。

等到你已经可以正确把握丹田的位置时，接着要做快吸快吐的训练，把气快速地吸入小腹部，再快速吐出，像小狗在喘气，但是只有丹田的部 位在动，这样可以让你的丹田肌肉做快速的收缩，记得只能利用丹田周围的肌肉用力，全身的其他部位是放松的。这个动作可强化腹肌的力量，建议你只要时间地点允许，可以多多练习这个动作 最后要提到一点，丹田的运用必须配合腹式呼吸的方式，因为当我们

唱歌技巧

在吸气时，气会进入我们的肺，让肺泡充气进而扩大我

%% 清空环境变量 clc clear

%% 网络参数配置

load traffic_flux input output input_test output_test

M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数

n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数

%权值初始化

Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1;

%节点初始化 y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n);

%权值学习增量初始化 d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n);

d_b=zeros(1,n);

%% 输入输出数据归一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input');