【预测模型】趋势移动平均法预测发电量
趋势 模型 移动 预测
2023-09-14 09:05:31 时间
目录
1、趋势移动平均法原理
简单移动平均法和加权移动平均法,在时间序列没有明显的趋势变动时,能够准确反映实际情况。但当时间序列出现直线增加或减少的变动趋势时,用简单移动平均法和加权移动平均法来预测就会出现滞后偏差。因此,需要进行修正,修正的方法是作二次移动平均,利用移动平均滞后偏差的规律来建立直线趋势的预测模型。这就是
相关文章
- 关于技术趋势,写给奋斗中的程序员们
- Java 定时任务技术趋势
- 3 中国云栖趋势—3.1 视觉革命
- Excel柱状图折线图组合怎么做 Excel百分比趋势图制作教程
- 解读Gartner2023年重要战略技术趋势
- Atitit 趋势管理之道 attilax著
- Atitit 提升战力眼光和组织能力的几大要点 目录 1. 成长金字塔模型 德雷福斯模型1 2. 提升战略眼光,3 2.1. 视野与格局3 2.2. 未来预测 未来发展负责,判断未来趋势,3
- 区块链学习笔记:D02 区块链的技术发展历史和趋势
- 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用09篇:探索性数据分析:数据的描述:数据的相关关系与数据的波动趋势
- 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用07篇:探索性数据分析:数据的描述:数据的集中趋势
- ARIMA模型——本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!!如果数据序列是非平稳的,并存在一定的增长或下降趋势,则需要对数据进行差分处理!ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数
- 【2021 高校大数据挑战赛-智能运维中的异常检测与趋势预测】1 赛后总结与分析
- 主导未来的前 5 大数据科学趋势,你知道几个?