R语言二次曲线指数平滑预测法实现代码
时间: 2023-10-25 15:10:55 浏览: 40
以下是R语言的二次曲线指数平滑预测法实现代码:
```R
# 二次曲线指数平滑预测法
# alpha: 平滑系数
# beta: 二次平滑系数
# gamma: 季节性指数系数
# period: 季节周期
# x: 时间序列数据
quadratic_ES <- function(x, alpha, beta, gamma, period){
n <- length(x)
# 初始化预测值、趋势值、季节性指数值
F <- rep(0, n+period)
T <- rep(0, n+period)
S <- rep(0, n+period)
F[1] <- x[1]
T[1] <- x[2] - x[1]
S[1:period] <- x[1:period] - F[1]
# 平滑预测
for (i in 2:(n+period)){
F[i] <- alpha * (x[i] - S[i-period]) + (1 - alpha) * (F[i-1] + T[i-1])
T[i] <- beta * (F[i] - F[i-1]) + (1 - beta) * T[i-1]
S[i] <- gamma * (x[i] - F[i]) + (1 - gamma) * S[i-period]
}
# 预测未来period个值
forecast <- F[(n+1):(n+period)] + T[(n+1):(n+period)] + S[(n+1):(n+period)]
return(forecast)
}
```
使用方法如下:
```R
# 生成时间序列数据
x <- c(23, 15, 16, 18, 27, 23, 22, 24, 21, 24, 26, 28, 25, 26, 27, 28, 29, 31, 32, 30, 32, 33, 35, 37)
# 调用函数进行预测
quadratic_ES(x, 0.2, 0.3, 0.4, 12)
```
其中,alpha、beta、gamma为平滑系数、二次平滑系数和季节性指数系数,需要根据实际情况进行调整。period为季节周期,需要根据数据的季节性进行设定。