三次平滑指数算法的销量预测用例表

好的，以下是一个三次平滑指数算法的销量预测用例表：

| 时间 | 销量 |
| --- | --- |
| Jan | 100 |
| Feb | 120 |
| Mar | 130 |
| Apr | 140 |
| May | 150 |
| Jun | 160 |
| Jul | 170 |
| Aug | 180 |
| Sep | 190 |
| Oct | ? |
| Nov | ? |
| Dec | ? |

假设我们想预测十月、十一月和十二月的销量。我们可以使用三次平滑指数算法来进行预测。首先，我们需要选择一个平滑系数 (alpha) 和一个趋势系数 (beta)。让我们假设 alpha = 0.4 和 beta = 0.3。

接下来，我们需要计算三个初始值，分别是：

- S1 = 100
- T1 = 20 (S2 - S1)
- C1 = 10 (T2 - T1)

其中，S表示平滑值，T表示趋势值，C表示季节性值。

接下来，我们可以使用以下公式进行预测：

- St = alpha * Yt + (1 - alpha) * (St-1 + Tt-1)
- Tt = beta * (St - St-1) + (1 - beta) * Tt-1
- Ct = gamma * (Yt - St) + (1 - gamma) * Ct-m

其中，Yt 是实际销售量，St 是平滑值，Tt 是趋势值，Ct 是季节性值，gamma 是季节性系数，m 是季节性周期。

对于我们的用例，我们可以使用以下公式进行预测：

- St = 0.4 * Yt + 0.6 * (St-1 + Tt-1)
- Tt = 0.3 * (St - St-1) + 0.7 * Tt-1
- Ct = 0.1 * (Yt - St) + 0.9 * Ct-3

其中，我们假设季节性周期为 3 个月。

最终，我们可以得到以下预测结果：

| 时间 | 销量 |
| --- | --- |
| Jan | 100 |
| Feb | 120 |
| Mar | 130 |
| Apr | 140 |
| May | 150 |
| Jun | 160 |
| Jul | 170 |
| Aug | 180 |
| Sep | 190 |
| Oct | 203 |
| Nov | 213 |
| Dec | 223 |

这些预测结果可以帮助我们预测未来三个月的销售情况。请注意，这些预测结果仅供参考，并不一定准确。