原文连接:How to Build Exponential Smoothing Models Using Python: Simple Exponential Smoothing, Holt, and- 今年前12个月,iPhone XS将售出多少部?在埃隆·马斯克(Elon musk)在直播节目中吸食大麻之后,特斯拉的需求趋势是什么?这个冬天会暖和吗?(我住在加拿大.)如果你对这些问题感到好奇,指数平滑法可以通过建立模型来预测未来. 指数平滑方法为过去的观测分配指数递减的权重.得到的观测值越近

原文地址: http://blog.csdn.net/qustmeng/article/details/52186378?locationNum=4&fps=1 import java.util.LinkedList; import java.util.List;  public class Demo {     /**      * 二次指数平滑法求预测值      * @param list 基础数据集合      * @param year 未来第几期      * @param modu

应上头的要求,需要实现以下指数平滑进行资源调度负载的预测,那就是用我最喜欢的Java做一下吧. 引用<计量经济学导论>的一句话:时间序列数据区别于横截面数据的一个明显特点是,时间序列数据集是按照时间顺序排列的. 显然,横截面数据被视为随机的结果,也就是说在总体中随机抽取样本.时间序列数据和横截面数据区别较为微妙,虽然它也满足随机性,但是这个序列标有时间脚标,依照时间有序,而不可以让时间随机排列导致错乱,我们不能让时间逆转重新开始这个过程.对于这样的序列我们称之为随机过程,或者时间序列过程. 对

1 指数平滑法 移动平均模型在解决时间序列问题上简单有效,但它们的计算比较难,因为不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值.此外,移动平均法不能很好的处理数据集边缘的数据变化,也不能应用于现有数据集的范围之外.因此,移动平均法的预测效果相对较差. 指数平滑法(exponential smoothing)是一种简单的计算方案,可以有效的避免上述问题.按照模型参数的不同,指数平滑的形式可以分为一次指数平滑法.二次指数平滑法.三次指数平滑法.其中一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列,二次指数平滑

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)  2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势

  指数平滑法 原数数据如下: 点击数据——数据分析 选择指数平滑 最一次平滑 由于我们选择的区域是B1:B22,第一个单元格“钢产量”,被当做标志,所以我们应该勾选标志.当我们勾选了标志后,列中的第一个单元格将不被用于计算,计算从第二个单元格开始. 结果如下: 做二次平滑 这里,我们不再采用标志,所以数据区间选择在C3:C22 对比一下 阻尼系数=0.3 阻尼系数=0.05 阻尼系数=0.9 画在一张图上对比下,可见阻尼系数越大,曲线越平.         移动平均(一阶和二阶) 同理可以使用

今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列:有增长或者减少趋势而且存在季节性波动的时间序列的预測算法即Holt-Winters和大家分享.这样的序列能够被分解为水平趋势部分.季节波动部分,因此这两个因素应该在算法中有相应的參数来控制. Holt-Winters算法中提供了alpha.beta和gamma 来分别相应当前点的水平.趋势部分和季节部分.參数的去执法范围都是0-1之间,而且參数接近0时.最近的观測值的影响权重就越小.我们以澳大利亚昆士兰州海滨纪念商品的月度销售日子为分析对象.老套路.咱

study from : https://www.cnblogs.com/reaptomorrow-flydream/p/9613847.html python 二维数组键盘输入 1 m = int(input())2 grid = [[] for i in range(m)]3 for i in range(m):4     line = input().split(' ')5     for j in range(len(line)):6         grid[i].append(int

Python 二维码制作 先介绍python 二维码制作的第三方库 QRCode .MyQR QRCode    生成这个二维码只用三行 import qrcode img = qrcode.make('hello qrcode !') img.save('test.png') 安装导入QRCode pip install qrcode QRCode 多种自定义方法 mport qrcode text = input("输入文字或URL:") # 设置URL必须添加http:// im

英文参考:http://www.incrediblecharts.com/indicators/exponential_moving_average.php Exponential moving averages are recommended as the most reliable of the basic moving average types. They provide an element of weighting, with each preceding day given pro

可使用工具包 pylandstats 此工具包基本是根据fragstats形成的,大部分fragstats里面的景观指数,这里都可以计算.但是,还是有一小部分指数这里没有涉及. LS_METRICS 自定义的aggregation index(AI)计算 原理 \[AI=\frac{e_{ii}}{max\_e_{ii}}\times100 \] 这里的\(e_{ii}\)是同类型像元公共边的个数 \(max\_e_{ii}\)是同类型像元最大公共边的个数, \(max\_e_{ii}\)的计算

上节拾遗 1.编码转换过程,utf-8转换gbk 过程 经过解码(py27): x.decode('utf-8')-->unicode-->编码x.encode('gbk') ps:py3 默认的字符编码为UTF-8 运算符 1.算数运算: 实例: >>> 5 + 4 # 加法 9 >>> 4.3 - 2 # 减法 2.3 >>> 3 * 7 # 乘法 21 >>> 2 / 4 # 除法,得到一个浮点数 0.5 >&

周小董简书主页二维码.png   周小董博客主页二维码.png 现在,我们生活中到处可以看到二维码.它有啥好处呢?它具有信息容量大.可靠性高.可表示汉字及图象多种文字信息.保密防伪性强等优点. 我们生成的东西一般都在电脑上.如果弄到移动设备上,用到最多的是扫码.在移动设备浏览器中输入URL明显没有扫描二维码方便. 就是这个:     python 有qrcode库,很容易就生成二维码.现在在需要使用Python图像库的时候一般是用 Pillow 模块代替PIL.安装非常简单: pip insta

二次编码.解码.小数据池: encode(str:编码):参数编码方式,返回字节码. str_1 = "编码" str_2 = str_1.encode("utf-8") # 使用utf-8进行编码 print(str_2) # 打印内容如下 b'\xe7\xbc\x96\xe7\xa0\x81' decode(str:编码):参数编码方式,返回解码后的结果. str_1 = "编码" str_2 = str_1.encode("utf

-----------------------------------------------------2019.3.5-00:59-------------------------------------------- 写完第一篇随笔,第二天就准备好了要写的素材,只可惜忙忙碌碌到现在才有充足精力来写,坚持就是胜利!闲言碎语不多讲,直接进入正题——再次记录一些Python的"与众不同"之处: 1.许多编程语言都用大括号来表示循环.条件等的作用域,而在Python里是没有的,只需要用适

列表——list 假设一种场景,想要存班里所有同学的名字,那应该拿什么存呢? 我们可以拿一个字符串去存,例如: stus = "s1,s2,s3,s4,s5……sn" 那我们要从里面把某一个学生取出来,或者说,想要统计班级内有多少学生,这种方式可以是可以,但是未免太麻烦,假设被别人看见你这么写,就可以卷铺盖回家了:为了里面我们被卷铺盖回家,我们可以怎么做? 答案是用: list(列表) 比如说: stus = ['s1','s2','s3','s4',……,'sn',] 定义一个数组很

WebDriver基础 欢迎阅读WebDriver基础讲义.本篇讲义将会重点介绍Selenium WebDriver的环境搭建和基本使用方法. WebDriver环境搭建 Selenium WebDriver 又称为 Selenium2. Selenium 1 + WebDriver = Selenium 2 WebDriver是主流Web应用自动化测试框架,具有清晰面向对象 API,能以最佳的方式与浏览器进行交互. 支持的浏览器: Mozilla Firefox Google Chrome M

周末用python要写个算法用到来二维数组, 一时间还不知道python怎么构造多维数组出来.看到一段不错的代码, 记录一下. Python使用list嵌套实现多维数组, PHP可以使用array嵌套实现多维数组. 如果经常使用数组, 可以使用python的numpy包. 下面是个简单的例子: import sys def create1D(length, value=None): """ Create and return a 1D array containing len

1.注意python中的数组和list形式混合: 数组在numpy里面: 2.二维数组这样定义可以修改固定位置的值: rawDataArray_temp = [([0]*nIRImageWidth)for i in range(nIRImageHight)] rawDataArray_temp[j][i] = 123 #i行j列 3.数据转byte使用struct import struct Data = struct.pack("i", 456t) Data += struct.pa

需求: # 1.创建并输出菜单, 菜单是不可变的. 所以使用元组menus = ("1, 录入", "2, 查询", "3, 删除", "4, 修改", "5, 退出") # 存储用户的信息 id: {'name':'名字', 'weight':体重, 'height':身高}# 例如:目前有两个用户信息:1. 汪峰, 2. 章子怡# 推荐存储结构:# bodies = {# 1:{'name':'汪峰',