时间序列预测模型公式

时间序列预测模型的公式可以根据具体的模型而有所不同。下面是几个常见的时间序列预测模型及其公式：

1. 自回归移动平均模型 (ARIMA):
ARIMA 模型的公式为：Y(t) = c + φ1*Y(t-1) + φ2*Y(t-2) + ... + φp*Y(t-p) + θ1*e(t-1) + θ2*e(t-2) + ... + θq*e(t-q)
其中，Y(t) 表示时间点 t 的观测值，c 是常数，φ1, φ2, ..., φp 是自回归系数，e(t-1), e(t-2), ..., e(t-q) 是白噪声误差项，θ1, θ2, ..., θq 是移动平均系数。

2. 季节性自回归移动平均模型 (SARIMA):
SARIMA 模型在 ARIMA 模型的基础上增加了季节性部分，公式为：Y(t) = c + Φ1*Y(t-m) + φ1*Y(t-1) + φ2*Y(t-2) + ... + φp*Y(t-p) + Θ1*e(t-m) + θ1*e(t-1) + θ2*e(t-2) + ... + θq*e(t-q)
其中，m 表示季节周期，Φ1 是季节自回归系数，Θ1 是季节移动平均系数。

3. 指数平滑模型 (Exponential Smoothing):
指数平滑模型的公式可以有多种形式，常见的有简单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑。以简单指数平滑为例，其公式为：Y(t) = α*Y(t-1) + (1-α)*F(t-1)
其中，Y(t) 表示时间点 t 的观测值，F(t-1) 表示时间点 t-1 的预测值，α 是平滑系数。

这些是常见的时间序列预测模型公式，不同模型还可以根据具体情况进行调整和扩展。