"数学建模中的时间序列模型及指数平滑方法详解"

"L2_时间序列模型.doc"是一份关于时间序列建模的详细描述文档。其中介绍了建模中时间序列模型的建立和相关问题。在该文档中，描述了一种名为指数平滑方法(t 期的简单移动平均数)的时间序列模型。该模型可以用于预测第t期的数值。具体计算方法是通过对历史数据进行移动平均计算来得到预测值。当历史数据不足时，可以使用代替值。该模型具有递推性质，可以通过递推计算得到更远期的预测值。 指数平滑模型的计算公式为: t期的简单移动平均数: =( … )/nt 1期的简单移动平均数: =( … )/n=( … -)/n=− 用作为第t-1期的预测值 用作为第t期的预测值 若历史数据不足，可以用代替 得或递推，得 由于<1，因此，当t很大时，接近为0 于是 (1.1)称(1.1)为指数平滑模型 如果原数据波动不大，可取0.1~0.3; 如果原数据波动大，可取0.6~0.8. 在该文档的例子1.1中使用了某禽蛋加工厂历年产量数据进行指数平滑法的拟合。首先，通过点击"data---define dates"建立定义日期。然后观察图形并点击define，在弹出的窗口中将x1放入line represents窗口，点击OK完成定义。最后，通过点击"Analyze---time series---exponential smoothing"建立指数平滑模型。 需要注意的是，在模型窗口中，simple模型适用于无趋势变化且无季节变化的时间序列分析；holt模型用于具有趋势变化但无季节变化的时间序列分析；holt-winters模型适用于同时具有趋势变化和季节变化的时间序列分析。根据实际情况选择合适的模型进行分析。 综上所述，"L2_时间序列模型.doc"是一份涵盖了时间序列建模的详细描述文档。其中介绍了指数平滑方法作为一种常用的时间序列模型，并通过一个示例展示了如何使用该模型进行数据拟合。这份文档对于时间序列建模中的问题提供了一定的指导和方法。