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- 经济分析软件的设计与实现 摘 要：经济预测在现代经济生活中的作用变的越来越重要。它是企业确定政策，进行决策和制定计划的依据；是提高经营管理水平、改善计划工作的重要内容。该系统以某一燃气公司2001-2005年的历史数据信息为基础。它实现对公司的历史经营、客户发展状况进行统计和分析，然后根据分析结果采用合适的经济数学方法对历史数据作运算得出所需要的预测结果。本文首先对燃气公司的2001-2005年数据表中的历史数据作详细分析；其次，结合统计数学的知识，对现有的各种经济预测方法做深入的理解
081105
- 基于MATLAB的组合模型 在港口吞吐量预测中的应用 以某港1998--2007年集装箱吞吐量为实测数据，建立其集装箱吞吐量的灰色理论、三次指数平滑、三次多项式 等预测模型，在MATLAB下，对比该港集装箱吞吐量各模型预测拟合值与实际值的差异。分析了差异产生的原因及其单一预 测模型的局限性，提出了港口集装箱吞吐量组合预测法。其预测误差明显低于其它单模型。运用组合预测模型．可以降低误 差。提高预测精度。-A combination of MATLAB-based model i
zuheyuce
- 时间序列,指数平滑法,灰色GM(1,1)模型,运用最优加权组合模型和经验加权组合模型-Combination Forecast
time-series-exponential-smoothing
- 时间序列预测分析法在建立非线性模型进行经济预测方面受 到广泛的重视和研究。而作为其重要分支之一的指数平滑法，因为操作简 单、适用性强、性能优良、应用广泛而成为经典的预测与控制模型 -The analysis of time series forecasting economic forecasts in a nonlinear model received wide attention and research. And as one of the important branch
ExponentialSmoothing
- 采用Matlab实现二次指数平滑模型的M文件，含示例数据-The Matlab double exponential smoothing model M file containing sample data
Expressway-Exit-Data-OD
- 提出基于高速公路收费站进出口数据推算OD矩阵的一般方法。在缺乏初始OD矩阵的条件下,结合指数平滑法和无约束重力模型思想,通过VB编程反复迭代进行初始OD矩阵推算 利用组合模型预测高速公路各收费站出入口流量,通过弗雷特法进行OD分布推算。以沪宁高速公路为例证实此方法具有较高的精度。-Proposed highway toll station-based import and export data projections general OD matrix method. Lack of init
Three-times-smooth-forecast)
- 三次指数平滑值并不直接用来预测,而是为求解平滑系数、建立预测模型作准备。三次指数平滑法几乎适用于分析一切时间序列的应用问题。本程序能够很好地进行三次预测。-Three times smooth forecast
lf
- 中长期电力负荷预测matlab程序，包括线性模型，指数模型，对数模型，双曲线模型，S型曲线模型，多项式模型，灰色模型GM(1,1)，指数平滑模型等-Medium and long term power load forecasting matlab procedures, including linear model, exponential model, logarithmic model, hyperbolic model, S-curve model, polynomial model,
shijian
- 全部的时间序列模型，包括指数平滑法，趋势预测算法，AR预测模型，全部是调试好的代码-The aggregation of all the time series algorithm, including exponential smoothing, trend prediction, AR series model, are all good debugging code
ercipinghuayuce
- 二次平滑预测的matlab程序，用于采用二次平滑指数模型进行预测的实现。-Two smoothing Matlab procedures, for the realization of the two exponential smoothing forecasting model
cheliuliangyuce
- 短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一。短时交通流因为其不确定性等特点而使其预测很复杂。本文通过实地调查获取的交通流量数据，分别采用移动平均法、指数平滑法、AR模型法三种交通流预测方法进行短时交通流量预测。-Traffic flow forecasting is one of the key technologies to achieve traffic induced. Traffic flow because the characteristics of its uncertainty
two-smooth-model-forecast
- 二次指数平滑预测模型，采用MATLAB仿真实现，无错误-Second exponential smoothing prediction model using MATLAB Simulation, no error
matlab
- 本代码是在用MATLAB做预测时用到的，分别为预测模型为移动平均值模型、指数平滑预测法、季节指数预测法-This code is used when using MATLAB to do prediction, forecasting model respectively for the moving average model and exponential smoothing prediction method
ercizhishupinghua
- 二次指数平滑法是对一次指数平滑值作再一次指数平滑的方法。它不能单独地进行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性二次指数，平滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算；在大多数情况下，一般更喜欢用线性二次指数平滑法作为预测方法-Second exponential smoothing method
chap-6
- MATLAB处理时间序列数据分析使用指数平滑预测模型编程代码-ES code
Exponential smoothing model
- 计算指数平滑模型预测及预测值与真实值的统计量计算(Exponential smoothing model and prediction value statistic calculation)
spark-timeSeries
- 采用ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）+三次指数平滑法(Holt-Winters)，用scala语言实现的在spark平台运行的分布式时间序列预测算法(Using the ARIMA model (autoregressive integral moving average model) + Holt-Winters (Holt-Winters), using scala language to achieve the spark platform to run the distribut
指数模型
- 指数平滑法（Expinential smoothing method）的思想也是对时间序列进行修匀以消除不规则和随机的扰动。该方法是建立在如下基础上的加权平均法：即认为时间序列中的近期数据对未来值的影响比早期数据对未来值得影响更大。于是通过对时间序列的数据进行加权处理，越是近期的数据，其权数越大；反之，权数就越小。这样就将数据修匀了，并反映出时间序列中对预测时点值的影响程度。根据修匀的要求，可以有一次、二次甚至三次指数平滑。(Exponential smoothing model)
thesis
- 几种常见预测算法的Java代码实现，包括时间序列预测法，指数平滑法，灰色模型，灰色马尔科夫(predict the data value of system)