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谷歌云_阿里云et工业大脑_学生机

来源:胜利云 发布时间:2022-04-07 11:50 标签:生机谷歌工业阿里大脑
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谷歌云_阿里云et工业大脑_学生机

本文回顾了二阶指数平滑参数的影响。这一解释遵循了一种图形化的方法,没有深入到它们背后繁重的数学运算中。

这种预测模型引入了一个新的统计概念:趋势(Beta)。它还使用了参数Alpha,大数据啥意思,这在之前的文档中已经介绍过:

APO DP–预测模型参数:一阶指数平滑

1。模型选择:销售模式

如果您想手动选择模型,则必须分析历史数据以确定是否存在不同的模式,企业管理软件排行,根据该模式您可以手动为系统选择模型。

趋势模式:

如果您的历史数据代表可疑的趋势行为,新手建站教程,然后你可以选择二阶指数平滑(霍尔特模型)。

假设你有以下销售模式,常数预测显然不适合这里:

a=0.3

我们需要合并显著趋势模式,为此,我们使用Beta.

当数据有趋势时,简单的指数平滑效果不好。在这种情况下,可以应用二阶指数平滑模型(Holt模型)。双指数平滑(Holt模型)背后的基本思想是引入一个术语,以考虑序列显示某种形式趋势的可能性。预测模型参数:二阶指数平滑-霍尔特模型

没有季节性模式的二阶指数平滑模型也称为霍尔特模型。反之,大数据怎么看,没有树的季节性模型称为冬季。

模型参数:

α因子:

系统使用α因子平滑基本值。如果不指定α因子,系统将自动使用α因子0.3。

β因子:

系统使用β因子平滑趋势。

在以下预测图中,您将看到β的影响(α常数为0.3):

b=0.1/a=0.3->(MAPE=16.39)

b=0.2/a=0.3->(MAPE=16.39)=15.45)

b=0.3/a=0.3->(MAPE=15.37)

b=0.4/a=0.3->(MAPE=15.86)

b=0.5/a=0.3->(MAPE=16.48)

b=0.6/a=0.3->(MAPE=17.03)

b=0.7/a=0.3->(MAPE=17.51)

b=0.8/a=0.3->(MAPE=17.91)

b=0.9/a=0.3->(MAPE=18.31)

β的选择非常重要重要提示:下表包含α=0.3的不同bβ因子的月预测量:

请注意,β0.1得到的预测比β0.9得到的预测大2倍。

结论:0.3是一个很好的折衷方案

嗨,Mariano,

很好的文章和很好的截图。

小建议:

1。最著名的二阶指数平滑方法之一,有时被称为"霍尔特的冬天"。-->我想这不是霍尔特的冬天。霍尔特的冬季通常是季节性趋势模型。这是纯趋势模型(Holt模型)。

2。预测误差本可以更好地输入,以了解所有预测参数组合中的最佳预测参数组合(最佳α和β)

谢谢,

Suresh Sellaiah

谢谢Suresh,

你完全正确。我已经修改了标题,改了这条评论:

"没有季节性模式的二阶指数平滑模型也叫Hold模型。相反的,没有树的季节性图案的模型叫做冬季。。我将把预测误差添加到新模型中。。这是个好主意。事实上,我可能会在这一条中添加预测错误。

非常感谢。

亲切的问候,

马里亚诺

亲爱的马里亚诺。这很好。我正在使用SPP。你有APO SPP中使用的预测模型的文件吗?谢谢。Kannan SRS

嗨,Kannan SRS,我从未使用过SPP.

在帮助下尝试:

服务部件规划(SPP)-SAP库

祝你好运!

问候,Mariano

嗨,Suresh,淘客是啥,

Mape已按照您的建议添加到每个图表中。

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