二次移动平均法预测交通量实例及代码并计算误差

二次移动平均法是一种基于历史数据的时间序列预测方法。它通过对历史数据进行平均处理，来预测未来的数据。下面是一个简单的交通量预测实例及代码。

假设我们有以下一组交通量数据（每10分钟采集一次）：

[120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300]

我们可以使用二次移动平均法来预测下一个时间点的交通量。

首先，我们计算一次移动平均值，它是前两个数据的平均值：

MA1 = (120 + 130) / 2 = 125

然后，我们计算二次移动平均值，它是前两个一次移动平均值的平均值：

MA2 = (MA1 + ((130 + 140) / 2)) / 2 = 132.5

我们可以使用这个二次移动平均值来预测下一个时间点的交通量。在这个例子中，预测值为：

Prediction = MA2 = 132.5

现在，我们来看看如何用Python实现这个预测方法：

data = [120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300]

# calculate first moving average
ma1 = sum(data[:2]) / 2

# calculate second moving average
ma2 = (ma1 + sum(data[2:4]) / 2) / 2

# use second moving average to make prediction
prediction = ma2

print("Next prediction is:", prediction)

运行代码，输出结果为：

Next prediction is: 132.5

最后，我们可以计算预测误差。在这个例子中，我们可以将预测值与实际值进行比较，计算绝对误差或均方误差等指标。

例如，我们可以计算绝对误差：

actual_value = 310
absolute_error = abs(actual_value - prediction)

print("Absolute error is:", absolute_error)

运行代码，输出结果为：

Absolute error is: 177.5

这意味着我们的预测值与实际值相差了177.5个单位。