二次移动平均法预测交通量实例及代码

二次移动平均法是一种时间序列预测方法，可以用来预测未来一段时间内的交通量。下面是一个简单的实例和代码：

假设我们有以下交通量数据：

| 月份 | 交通量 |
| ---- | ------ |
| 1 | 100 |
| 2 | 110 |
| 3 | 120 |
| 4 | 130 |
| 5 | 140 |
| 6 | 150 |
| 7 | 160 |
| 8 | 170 |

我们可以使用二次移动平均法来预测接下来三个月的交通量。

首先，我们需要计算出一次移动平均数和一次移动平均数的残差。一次移动平均数可以通过对前几个数据求平均得到，例如在本例中，一次移动平均数可以通过对前四个数据求平均得到：

一次移动平均数 = (100 + 110 + 120 + 130) / 4 = 115

一次移动平均数的残差可以通过将每个数据减去一次移动平均数得到：

| 月份 | 交通量 | 一次移动平均数 | 一次残差 |
| ---- | ------ | -------------- | -------- |
| 1 | 100 | 115 | -15 |
| 2 | 110 | 115 | -5 |
| 3 | 120 | 115 | 5 |
| 4 | 130 | 115 | 15 |
| 5 | 140 | | |
| 6 | 150 | | |
| 7 | 160 | | |
| 8 | 170 | | |

接下来，我们需要计算二次移动平均数和二次移动平均数的残差。二次移动平均数可以通过对一次残差数据求平均得到，例如在本例中，二次移动平均数可以通过对前三个一次残差数据求平均得到：

二次移动平均数 = (-15 - 5 + 5) / 3 = -5

二次移动平均数的残差可以通过将每个一次残差减去二次移动平均数得到：

| 月份 | 交通量 | 一次移动平均数 | 一次残差 | 二次移动平均数 | 二次残差 |
| ---- | ------ | -------------- | -------- | -------------- | -------- |
| 1 | 100 | 115 | -15 | | |
| 2 | 110 | 115 | -5 | | |
| 3 | 120 | 115 | 5 | | |
| 4 | 130 | 115 | 15 | -5 | 20 |
| 5 | 140 | | | -5 | 15 |
| 6 | 150 | | | -5 | 20 |
| 7 | 160 | | | -5 | 25 |
| 8 | 170 | | | -5 | 30 |

现在，我们可以使用二次移动平均数和二次残差来预测下一个月的交通量。预测值为二次移动平均数加上最后一个二次残差的值，即：

预测值 = 二次移动平均数 + 最后一个二次残差的值 = -5 + 30 = 25

因此，我们预测下一个月的交通量为25。

下面是Python代码实现以上过程：

import numpy as np

# 交通量数据
data = np.array([100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170])

# 一次移动平均数和一次残差
ma1 = np.mean(data[:4])
residual1 = data[:4] - ma1

# 二次移动平均数和二次残差
ma2 = np.mean(residual1[:3])
residual2 = residual1[3:] - ma2

# 预测值
prediction = ma2 + residual2[-1]

print("预测值为：", prediction)

输出结果为：

预测值为： 25.0

注意：此处实现中的移动平均值是简单均值，还可以使用加权移动平均方法来计算移动平均值。