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指数平滑法前沿信息_指数平滑法例题(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-26

指数平滑法

如何管理药品库存：从需求预测到库存管理药品入库后，如何进行有效管理？这不仅是药品销售企业关心的问题，也是医院、药店等医疗机构的关注焦点。𐟒Š𐟏尟ꊊ首先，我们需要了解如何预测药品需求。需求预测是库存管理的基础，通过分析历史数据、市场趋势等因素，我们可以预测未来一段时间内药品的需求量。𐟓ˆ 需求预测的主要方法包括：定性预测方法：专家判断法：依靠行业专家的经验和判断进行预测。德尔菲法：通过专家小组多轮匿名调查，逐步达成共识。市场调查法：通过问卷、访谈等方式收集市场信息，进行分析预测。定量预测方法：时间序列分析：利用历史数据，采用移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等进行预测。因果分析：通过建立回归模型，分析影响需求的各种因素，进行预测。混合方法：将定性和定量方法结合使用，提高预测的准确性。影响需求预测的因素包括：历史销售数据：过去的销售记录是预测未来需求的基础。市场趋势：行业发展趋势、季节性变化等会影响需求量。经济环境：宏观经济形势、消费者信心等会影响需求。竞争情况：市场竞争状况和竞争对手的行为也需考虑。接下来是库存管理本身。库存管理是指对企业的库存进行有效控制和管理，确保在满足生产和销售需求的同时，将库存成本降至最低。𐟓Š𐟒𜊊库存管理的主要方法包括： ABC分类法：根据库存物品的重要性和价值，将其分为A、B、C三类，分别采取不同的管理策略。A类物品需重点管理，B类物品次之，C类物品相对简单管理。经济订货量（EOQ）模型：通过计算经济订货量，确定每次订货的最佳数量，以使订货成本和库存持有成本之和最小。安全库存：设定一个安全库存量，确保在需求波动或供应不确定的情况下，不会出现缺货。 JIT（准时制）管理：通过与供应商紧密合作，实现按需采购，减少库存量，降低库存成本。 VMI（供应商管理库存）：供应商直接管理企业的库存，负责库存补充，企业只需关注库存是否充足。关键指标包括：库存周转率：反映库存周转的速度，是评估库存管理效率的重要指标。缺货率：表示在需求出现时，无法及时供应的比例。存货持有成本：包括资金占用成本、仓储成本、损耗成本等。通过这些方法和技术，我们可以更有效地管理药品库存，确保药品的供应和需求之间的平衡，同时降低库存成本。𐟒ᰟ’Š

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八大经典预测方法，轻松掌握未来趋势在数据科学和统计分析中，预测未来趋势是一个至关重要的任务。通过预测模型，我们可以对未来的趋势和事件进行合理的推测。今天，我们来介绍八种经典的趋势预测方法。 𐟓ˆ 1. 线性回归线性回归是一种用于预测连续变量的方法，通过最小二乘法找到最佳拟合线，以预测因变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系。适用场景：销售预测、房价预测。 𐟓‰ 2. 多元线性回归多元线性回归是对线性回归的扩展，它考虑了多个自变量对因变量的影响，通过建立多变量的线性模型来进行预测。适用场景：市场分析、财务分析。 𐟔„ 3. 移动平均法移动平均法是一种时间序列分析方法，通过计算固定时间窗口内数据的平均值来平滑时间序列，识别趋势和季节性变化。适用场景：销售数据分析、股票价格分析。 𐟓ˆ 4. 指数平滑法指数平滑法是一种时间序列预测方法，通过对历史数据赋予指数递减的权重来进行预测，常用的有单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑。适用场景：销售预测、需求预测。 𐟔 5. ARIMA 模型 ARIMA是一种广泛使用的时间序列预测方法，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）模型，通过差分处理使时间序列平稳。适用场景：经济预测、销售预测。 𐟓ˆ 6. 季节性分解模型季节性分解模型将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，分别建模和预测各部分，然后组合预测结果。适用场景：季节性销售预测、旅游需求预测。 𐟧頷. 长短期记忆网络（LSTM） LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门用于处理和预测时间序列数据，能够捕捉长期依赖关系。适用场景：财务时间序列预测、交通流量预测。 𐟌 8. Prophet 模型 Prophet是由Facebook开发的一种时间序列预测模型，专为处理具有明显季节性和假日效应的时间序列数据而设计。适用场景：电商销售预测、网站流量预测。这八种经典的趋势预测方法各有其独特的适用场景和优势。选择合适的预测方法，可以有效提升分析结果的准确性和可靠性。

MATLAB时间序列预测全流程详解在MATLAB中进行时间序列预测，你需要遵循一系列步骤来确保预测的准确性。以下是详细的流程：绘制时间序列图 𐟓Š 首先，你需要绘制时间序列图来直观地了解数据的分布和趋势。检查数据平稳性 𐟓ˆ 检查时间序列数据是否平稳，如果不平稳，需要进行差分平稳化处理。差分平稳化处理 𐟒‰ 对数据进行差分处理，使其达到平稳状态，这是构建预测模型的重要一步。绘制ACF和PACF图 𐟓ˆ𐟓Š 通过绘制自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来确定ARIMA模型的参数。构建ARIMA模型 𐟏—️ 根据ACF和PACF图的结果，构建ARIMA模型。这是时间序列预测的核心步骤。模型残差检查 𐟔 检查模型的残差，确保它们符合正态分布，这是模型有效性的重要指标。做预测 𐟓‰ 使用构建好的ARIMA模型进行预测，这是预测流程的最终目标。最终绘图 𐟓Š 将预测结果绘制成时间序列图，以便进行进一步的分析和解释。其他预测模型 𐟌Ÿ 除了ARIMA模型，你还可以尝试其他预测方法，如BP神经网络、GABP神经网络、灰色BP神经网络、支持向量机（SVM）、灰色预测模型（GM（1，1），GM（1，n））、指数平滑法（二次、三次指数平滑）、多元线性回归、灰色关联度等。通过以上步骤，你可以在MATLAB中进行全面的时间序列预测，确保你的预测结果既准确又可靠。

数学建模国赛必备模型清单，拿奖就靠它！数学建模国赛即将拉开帷幕，是时候拿出你的看家本领了！𐟓ˆ𐟓Š 为了帮助你在比赛中脱颖而出，我整理了一些常用的数学模型，供你参考。无论你是新手还是老手，这些模型都能为你提供宝贵的思路。评价模型 𐟌Ÿ 评价模型是数学建模的基础，通过对问题的特点和需求进行分析，设计合适的评价标准和指标，对不同方案或模型的性能进行评估和比较。常见的评价模型包括层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法等。分类模型 𐟓š 分类模型是根据已知的分类标号将输入的数据集建立分类的数据挖掘方法。目标是将数据的每个个案都尽可能准确地预测到一个目标分类中。典型的分类模型包括K-means聚类、Fisher判别分析、二元logistic回归、决策树、随机森林、神经网络分类、K近邻算法等。预测模型 𐟔Ω𕋦补ž‹可以根据给定的数据集或者特定规律，构建合适的数学模型，进行未来趋势预测。常用的预测模型算法有ARIMA预测、指数平滑法、灰色预测模型、马尔科夫预测、机器学习等。优化模型 𐟏† 优化模型旨在找到使某个目标函数取得最大或最小值的最优解。适用于求解最佳决策、资源分配、排产安排等问题。常见的优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划、动态规划等。历年真题与优秀文章 𐟓‘ 如果你没有参赛经验，不妨先看看历年的赛题和优秀文章，这能为你提供一些思路和参考。通过参与竞赛，你可以挑战自己，拓展数学思维和解决问题的能力，同时学习到如何与团队合作，如何有效地沟通和协作，如何克服困难和解决问题。最后，记得参考一些历年真题和优秀案例，这些内容都能为你提供思路和灵感。希望你能在比赛中取得好成绩，加油！𐟒ꀀ

如何用SPSS和Amos做结构方程模型？ 𐟚€ 快速SPSS数据分析，确保数据显著性，重点是高效，短时间内完成高质量分析。Amos结构方程模型和mplus验证性因子分析。 𐟓ˆ 数据录入、问卷设计、问卷分析，SPSS经验丰富。 𐟔 信效度检验、描述统计分析、验证性因子分析、探索性因子分析、差异性分析、方差分析、单因素T检验、卡方分析、相关性分析、回归分析、中介调节、调节效应分析、Amos结构方程模型、制作表格、文字描述、显著性调整等。 𐟓Š 熵值法、灰色关联法、指数平滑法等高级分析方法。 𐟓‹ Amos结构方程模型和SPSS数据分析代做，价格根据工作量及难度商定！ 𐟔砨獵𛆦�ꤥ悤𘋯𜚊数据编制、优化、调整。信效度分析、因子分析。差异性分析。投资组合、熵权法、正交实验、响应面分析。医学类检验。各种回归分析。结构方程模型。制作标准三线表。实证分析部分。 𐟌Ÿ 具体案例分析：游客期望与感知价值的关系研究。社交媒体营销与冲动购买行为的关系。身份认知与分享功能的关系。交互项1和交互项2的影响分析。时间压力对购买行为的影响。 𐟓š 数据分析总结： CMIN/DF值越小，模型拟合越好。 RMR, GFI, AGFI, NFI, RFI, IFI等指标用于评估模型拟合度。 Bootstrapping方法用于评估模型稳定性。 𐟔 深入探索：通过Amos软件进行结构方程模型绘制和分析。利用SPSS进行描述统计分析、验证性因子分析等。结合熵值法、灰色关联法等进行高级分析。

武汉理工大学25考研交通运输工程大纲解析最新961大纲已经发布，大家可以对照大纲进行复习。相比24年，25年的大纲有一些变化，轨道工程和机场工程被删除，重点集中在港口、道路和交通流方面。题目会更加灵活。与24年相比，25年的计算题大幅减少，而论述题大幅增加。因此，不能忽视背诵，特别是那些奇奇怪怪的港口航道计算题、交通流计算题、排队论和排队分析。这些题目相对简单，是复习的重点。去年24年的考场题目中有四道计算题： 1道交通流特性的车道数计算题（难度较低） 1道地铁通行能力计算题（难度一般） 1道交通量预测的指数平滑法计算题（难度较大，因为公式和复习难度） 1道港口航道泊位数及平均到达船舶排队情况的计算题（难度大）总体得分率较低，平均分在97分左右。选择题和判断题的平均分在45分左右，计算题的平均分在30分左右，论述题的平均分在20分左右。今年论述题的侧重点较大，背诵不要自我切除。除了特别抽象的年份和小数点，要全面复习，论述题部分要有的写，写的相关、关联的多。最终超纲情况也会变小，只要是论述题，你就会有的写，而不是摆一堆不着边际的公式上去。这样总均分也会变高。加上25考研数学属于奇数年，高分选手会增多。

自适应性模型：当没有显著的趋势、季节性的时候，需求变动是随机的，我们一般用移动平均法和简单指数平滑法来预测。简单指数平滑法都比移动平均法更准确，因为前者有更强的自适应性：简单指数平滑法下，越近的需求历史所占权重越大，其权重随着时间的消逝以指数级别衰减，这更符合业务的特点，特别是那些需求变动快的电商、快消品行业。对于趋势，霍尔特指数平滑法就比线性回归更具自适应性：线性回归是一条直线，而霍尔特指数平滑法在平滑系数的作用下，随着需求的变化调整斜率，预测是一条折线，跟实际需求更加匹配，预测准确度一般也更高。对于季节性加趋势，霍尔特﹣-温特模型也比一般的季节性模型的自适应性更强：在平滑指数的作用下，趋势、季节性参数都可以调整。自适应性强的模型更具有动态性，更能随着需求变化而调整预测参数。没有人知道得比数据更多，这些自适应性的模型是发掘数据，由数据驱动来纠偏的好工具。销售擅长的是大的调整，避免大错特错；计划擅长的是精益求精，通过数据分析，发现需求历史中渐进的、微小的变化，及时调整预测，避免小洞不补、大洞难堵的局面发生。

基于大数据技术的中压配电网接线模式研究配电网的精细化规划与负荷的快速发展对中压配电网接线模式提出了较高要求，合理的接线模式对于改善网架结构合理性、提高供电可靠性具有重大意义。互联网及大数据技术的发展为中压配电网接线模式研究提供了新的思路，本文基于大数据技术开展中压配电网接线模式研究，选题和研究具有重要的理论与实际意义。中压配电网接线模式的确定首先应考虑负荷的发展，配电网内部数据与供电单元及用户不匹配，直接用于开展负荷预测时具有很大的局限性，难以得到准确的负荷预测结果。因此本章提出一种基于开源大数据的网格空间负荷预测方法，并结合负荷预测结果研究负荷发展对中压配电网接线模式的影响。首先基于python语言编写算法对网格进行栅格化处理及分辨率设置，其次收集开源负荷数据并进行数据清洗、分类及负荷分布分析。最后计算负荷归一化占比，并结合多种总量负荷预测方法结果进行总量分配从而完成网格空间负荷预测。由于受网络地图官方对于开发者的约束与网络地图本身可收集信息的限制，能够从网络地图上收集到的数据均在一定的数据滞后及数据抽稀，因此我们几乎不可能获得当前的全量POI，只能通过优化算法尽可能逼近“存在一定滞后的全量POI”。网络地图对于一个区域可收集的信息量阈值大致为100条，当超过阈值时，POI收集会受到约束，剩下的数据便不会被收集。因此为了收集到相对完全的数据，需要针对每个栅格的数据量，对每个栅格设置一定的分辨率，即将待收集栅格划分为若干个大小相同的像素点进行收集并汇总，从而消除网络地图的阈值限制。网络地图提供的POI分类表中的一级行业分类关键特征为：美食、酒店、购物、生活服务、丽人、旅游景点、休闲娱乐、运动健身、教育培训、文化传媒、医疗、汽车服务、交通设施、金融、房地产、公司企业、政府机构、出入口、自然地物。根据上述关键特征进行POI数据收集，可确保收集到数据的最大完整性。考虑到出入口、自然地物两类不属于电负荷，因此不进行收集。由于网络地图输出坐标的参考系为BD-09坐标系，按照此坐标系下的地理信息收集数据会导致收集区域产生偏差。数据收集是负荷空间分布分析的基础工作，为了保证数据收集区域的准确性，本程序首先将BD-09坐标系转化为GCJ-02坐标系，再将其转化为WGS-84坐标系，最后进行数据收集。数据挖掘技术可完成对数据的分类、预测、关联规则分析、聚类和离群分析，学者们在探索数据挖掘技术在电力系统的应用时同样围绕着以上五种功能展开研究。采用各类数据挖掘方法分析数据，构造相应的知识模型，可以有效的发掘数据价值并实现各项功能，因此本文针对上文收集得到的开源大数据开展数据挖掘技术，从而对负荷数据进行清洗与分布分析。从开源大数据中收集到的负荷数据难以直接用于负荷分布分析与负荷预测，其原因主要有两点。一方面，收集得到的数据格式的不规范，存在大量无用信息。另一方面，开源负荷数据不可避免的具有大数据的典型特点，导致收集得到的数据存在数据缺失冗余等问题，所谓数据缺失是指没有收集到目标区域的完整数据，所谓冗余是指同一数据的多次收集与网格区域之外的越界数据。负荷预测应综合多种方法，提出预测结果的高、中、低方案，并针对待遇测区负荷发展速度选取合适方案作为最终预测结果。本文结合待预测区的总量负荷预测，开展空间负荷预测，常用的总量负荷预测方法有：多元线性相关法、灰色预测法、电力弹性系数法、指数平滑法等。首先介绍密度峰值聚类算法相关参数。其次建立中压配电网接线模式优选模型以将问题具象化并明确接线模式包含的各个决策变量。之后建立供电区域特征模型明确进行接线模式优选所需要的供电区域特征，并建立优选矩阵以反映供电区域特征与接线模式决策变量之间的关系。

金融时间序列预测：机器学习实战指南 𐟓š 这本书汇集了真实世界案例，展示了如何利用统计学、计量经济学、机器学习和深度学习技术处理金融时间序列数据，以更好地理解市场行为并预测未来趋势。它详细介绍了如何构建稳健的预测模型，以及如何将这些模型应用于投资组合的构建。 𐟓Š 本书使用的所有概念和方法都是在TensorFlow和Keras框架上，使用R和Python语言实现的。特别适合金融、经济学、计量经济学、统计学、数据科学、计算机科学和信息技术的高级研究生和博士生。 𐟏栩‡‘融部门，包括金融服务、银行和保险，见证了机器学习、深度学习和人工智能的最大应用和用例。虽然金融机构只浏览了快速发展领域的表面，如深度神经网络和强化学习，但在金融和计量经济学的许多应用中应用这些技术的可能性仍有待探索。 𐟓ˆ 本书的章节介绍了使用统计学、计量经济学、机器学习和深度学习方法进行金融时间序列分析和预测的几种技术。利用在印度国家证券交易所(NSE)和孟买证券交易所(BSE)上市的各个行业和重要股票的日、月指数值的历史数据，建立预测模型，然后用来预测指数的未来值及其运动规律。 𐟔 金融部门的时间序列分解结果为读者提供了对不同部门的行为特征的几个有用的见解。对行业行为模式的深入了解，将使投资者做出更有效的投资决策，获得更高的利润。 𐟓Š 本书讨论的统计和计量建模方法包括指数平滑方法、Holt和Winter趋势和季节性方法、自回归(AR)和移动平均(MA)方法、自回归综合移动平均(ARIMA)方法、格兰杰因果分析、单变量线性回归、多元线性回归和多元自适应回归样条曲线(MARS)。 𐟒ᠥŸ𚤺Ž机器学习的预测模型包括几种分类和回归方法，如逻辑回归、k近邻、决策树、bagging、自适应增强、极端梯度增强、随机森林、支持向量机和人工神经网络。 𐟌 在深度学习方面，介绍了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络体系结构在金融时间序列数据预测模型设计中的应用。文本挖掘和自然语言处理(NLP)在建立精确的金融模型的使用也在卷的一个章节中提出。

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