趋势调整指数平滑计算器

更多关于 带趋势调整的指数平滑预测 因此您可以更好地解释此计算器提供的结果。用于进行预测的趋势调整指数平滑背后的想法包括使用预测的指数平滑形式,但要进行修正以说明趋势（当它存在时）。否则,当存在趋势并且没有用指数平滑处理时,其预测往往会滞后。两个部分的趋势调整指数平滑预测成本：指数平滑预测 \((F_t)\) 和指数平滑趋势 \((T_t)\)。趋势调整指数平滑是 \((FIT_t)\) 计算为

\[ FIT_t = F_t + T_t \]

指数平滑和指数平滑的趋势部分计算如下：

\[ F_t = \alpha A_{t-1} + (1-\alpha) (F_{t-1} + T_{t-1}) \] \[ T_t = \beta (F_t - F_{t-1}) + (1-\beta) T_{t-1} \]

其中 \(\alpha\) 是平滑常数,而 \(\beta\) 是趋势平滑常数。

预测的趋势调整指数平滑方法是一种更复杂的预测方法,通常在时间序列中存在趋势分量时使用。其他常用的方法是 朴素预测法 , 这 加权移动平均线 , 移动平均预测法 ,以及线性趋势预测方法,仅举几例。