Exponential smoothing对22年01月,22年02月,22年03月,22年05月,22年06月,22年07月,22年08月,22年09月,22年10月,22年11月,22年12月,23年01月,23年02月,23年03月,23年04月,23年05月,23年06月1303.48,18.43,91.16,2573.23,1343.84,681.96,1658.29,1463.24,283.66,946.82,1027.916,245.042,858.032,1095.57,601.948,419.764,695.172 数据，预测后面5个月数据

根据提供的数据，可以使用 Prophet 模型进行时间序列预测。下面是使用 Python 中的 Prophet 库进行预测的示例代码：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# 创建时间序列数据
dates = pd.date_range(start='2022-01-01', periods=17, freq='M')
data = [1303.48, 18.43, 91.16, 2573.23, 1343.84, 681.96, 1658.29, 1463.24, 283.66, 946.82, 1027.916, 245.042, 858.032, 1095.57, 601.948, 419.764, 695.172]
df = pd.DataFrame({'ds': dates, 'y': data})

# 创建并拟合 Prophet 模型
model = Prophet()
model.fit(df)

# 构建未来日期的数据框
future_dates = pd.date_range(start='2023-07-01', periods=5, freq='M')
future_df = pd.DataFrame({'ds': future_dates})

# 预测未来日期的值
forecast = model.predict(future_df)

# 打印预测结果
print(forecast[['ds', 'yhat']].tail(5))

运行以上代码后，将会输出未来5个月的预测结果，其中 'ds' 列表示日期，'yhat' 列表示对应日期的预测值。