RESUMEN HOLT WINTERS
Páginas: 2 (317 palabras)
Publicado: 8 de julio de 2015
SERIES TEMPORALES PREDICCIÓN CON ALISADO EXPONENCIAL DE HOLT-WINTERS
Alisado exponencial es un procedimiento para revisar continuamente una previsión a la luz de las experiencias más recientes.Exponencial asigna suavizado exponencial decreciente pesos como la observación envejece.
El exponencial de Holt-Winters se utiliza cuando los datos de los objetos expuestos tanto tendencia yestacionalidad. Los dos modelos principales de HW son modelo aditivo para series temporales exhibe estacionalidad aditivo y multiplicativo modelo de serie de tiempo exhibiendo estacionalidad multiplicativa.Parámetros modelos, α, β y γ se inicializan con los datos de los dos primeros años. La medida de error utilizada para seleccionar los mejores parámetros es MAPE. En la adaptación técnica de HW, estosparámetros se actualizan constantemente a la luz de los datos más recientemente observados. La motivación detrás de usando la técnica de adaptación, en comparación con la técnica no-adaptables es que, laserie de tiempo puede cambiar su comportamiento y los parámetros del modelo deben adaptarse a este cambio en el comportamiento. Las pruebas realizadas para algunos datos de series de tiempo estándarcorroboran esta hipótesis.
El valor de L y de la mirada atrás y tamaño también jugar un papel importante en el funcionamiento del modelo de adaptación, por lo tanto, estos parámetros también fueronvariados para la previsión de la serie de tiempo diferentes. Se observó que la adaptación técnica con una mirada más grande vuelta en general mejoró los resultados (en comparación con la versiónno-adaptables). Sin embargo, adaptación técnica con una mirada más pequeña vuelta a menudo realiza peor que la técnica no-adaptables. Esto sugiere que la computación volver a los parámetros del modelo sobre labase de sólo algunas de las observaciones más recientes puede ser una sobrecarga innecesaria que puede llevar a malos resultados. Por lo tanto, la adaptación técnica debería combinarse con un...
Alisado exponencial es un procedimiento para revisar continuamente una previsión a la luz de las experiencias más recientes.Exponencial asigna suavizado exponencial decreciente pesos como la observación envejece.
El exponencial de Holt-Winters se utiliza cuando los datos de los objetos expuestos tanto tendencia yestacionalidad. Los dos modelos principales de HW son modelo aditivo para series temporales exhibe estacionalidad aditivo y multiplicativo modelo de serie de tiempo exhibiendo estacionalidad multiplicativa.Parámetros modelos, α, β y γ se inicializan con los datos de los dos primeros años. La medida de error utilizada para seleccionar los mejores parámetros es MAPE. En la adaptación técnica de HW, estosparámetros se actualizan constantemente a la luz de los datos más recientemente observados. La motivación detrás de usando la técnica de adaptación, en comparación con la técnica no-adaptables es que, laserie de tiempo puede cambiar su comportamiento y los parámetros del modelo deben adaptarse a este cambio en el comportamiento. Las pruebas realizadas para algunos datos de series de tiempo estándarcorroboran esta hipótesis.
El valor de L y de la mirada atrás y tamaño también jugar un papel importante en el funcionamiento del modelo de adaptación, por lo tanto, estos parámetros también fueronvariados para la previsión de la serie de tiempo diferentes. Se observó que la adaptación técnica con una mirada más grande vuelta en general mejoró los resultados (en comparación con la versiónno-adaptables). Sin embargo, adaptación técnica con una mirada más pequeña vuelta a menudo realiza peor que la técnica no-adaptables. Esto sugiere que la computación volver a los parámetros del modelo sobre labase de sólo algunas de las observaciones más recientes puede ser una sobrecarga innecesaria que puede llevar a malos resultados. Por lo tanto, la adaptación técnica debería combinarse con un...
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