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

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

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

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

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

  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

 1.简单的小例子: 下面这个例子主要观察的是: 一个对象的wait()和notify()使用情况! 当一个对象调用了wait(),那么当前掌握该对象锁标记的线程,就会让出CPU的使用权,转而进入该对象的等待池中等待唤醒,这里说明一下,每一个对象都有一个独立的等待池和锁池! 等待池:上述的wait()后的线程会进入等待池中,处于下图线程声明周期(简单示意图) 中的这个状态,等待池中的线程任然具有对象的锁标记,但是处于休眠状态,不是可运行状态! 当该对象调用notify方法之后,就会在等待池中系统

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

这篇文章讲解一下yunshare项目的爬虫模型. 使用nodejs开发爬虫很简单,不需要类似python的scrapy这样的爬虫框架,只需要用request或者superagent这样的http库就能完成大部分的爬虫工作了. 使用nodejs开发爬虫半年左右了,爬虫可以很简单,也可以很复杂.简单的爬虫定向爬取一个网站,可能有个几万或者几十万的页面请求,复杂的爬虫类似google bot这样搜索引擎的蜘蛛爬虫,要每时每刻爬取互联网上最新的内容. 一般的个人开发者都是用爬虫定向爬取一些网站,然后提取

今天写程序做布局的时候,遇到关于css中盒式模型的问题,百度了下这属性的解释,脑大啊,文字太绕看不懂.怎么办,于是自己动动手写了段程序测试,嗯,不错,一看效果就恍然大明白了.这里简单说明下,也可能说得比较粗浅.不过希望可以帮到一些前端的朋友. 首先说下box-sizing的取值问题,box-sizing的可选值有三个,inheirt,content-box(标准盒式模型)和border-box(ie6等非标准浏览器的怪异盒式模型): 首先说第一个取值content-box,content-box

Django支持的数据库 PostgreSQL SQLite 3 MySQL Oracle 其中SQLite 3不需要安装,因为SQLite使用文件系统上的独立文件来存储数据 这里我们用SQLite 3测试,但如果是大型项目的话建议不要使用SQLite 3 安装sqllite3图形化工具 首先方便查看数据库的变化我们下载一个数据库图形化工具SQLiteStudio 链接:https://sqlitestudio.pl/index.rvt 打开DataBase->Add a database,填写

直接上干活 /** * @version 1.0.0 * @@menu <p> * @date 2020/11/17 16:28 */ public class LoadBlance { static Map<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<>(); static { serverWeightMap.put("192.168.1.100", 1); serverWeightMap.put(

最近接触了pLSA模型,该模型需要使用期望最大化(Expectation Maximization)算法求解. 本文简述了以下内容: 为什么需要EM算法 EM算法的推导与流程 EM算法的收敛性定理 使用EM算法求解三硬币模型 为什么需要EM算法 数理统计的基本问题就是根据样本所提供的信息,对总体的分布或者分布的数字特征作出统计推断.所谓总体,就是一个具有确定分布的随机变量,来自总体的每一个iid样本都是一个与总体有相同分布的随机变量. 参数估计是指这样一类问题——总体所服从的分布类型已知,但某些

在各种浏览器中存在三种事件模型:原始事件模型,DOM2事件模型,IE事件模型.其中原始的事件模型被所有浏览器所支持,而DOM2中所定义的事件模型目前被除了IE以外的所有主流浏览器支持. 浏览器事件模型分为三个阶段 1.捕获阶段 2.目标阶段 3.冒泡阶段 DOM节点获取方法: 1.通过id获取  document.getElementById() 2.通过name属性获取  document.getElementsByName() 3.通过标签名获取   document.getElements

本文内容借鉴这篇博客:https://blog.csdn.net/agzhchren/article/details/79173491 但是这篇博客也是该博主转载的,文章具体出处我没有找到,如果有人知道文章具体出处,请在评论区告诉我,我好标明出处. 话说国际标准化组织ISO搞了个<OSI七层网络模型>,但是因为实在太过复杂与繁琐,基本上没人执行它,但是又有一个五层模型和四层模型却比较常见,尤其是四层模型. 作为一个程序员,了解四层模型是十分有比较的,但是大学<计算机网络>这门课没有

一般单次I/O请求会分为两个阶段,每个阶段对于I/O的处理方式是不同的 I/O会经历一个等待资源的阶段 阻塞,指的是在数据不可用时,I/O请求会一直阻塞,直到数据返回 数据不可用时,立即返回,直到被通知资源可用为止 使用资源阶段 同步:读取或者写入数据时会阻塞,直到读取或写入完成 在读取或者写入数据时立即返回, 由内核完成数据拷贝,再通知应用I/O 将两阶段的四种处理方式,做一些排列组合,再做一些补充,就得到常见的五种I/O模型. 下图以展示以喝水为目的的I/O请求,第一阶段为煮水,第二阶段为倒

1.新建Models文件夹,并新建Movie.cs文件 using System; using System.ComponentModel.DataAnnotations; namespace RazorDemo.Models {     public class Movie     {         public int ID { get; set; }         public string Title { get; set; }         [DataType(DataType.

说明:当客户端连接数超过64个的时候,每次最多select64个,但每一帧可以select多次,理论上可以突破fd个数的限制 .h #ifndef _MODULE_SELECT_H_ #define _MODULE_SELECT_H_ #include "platform/platform.h" class CModuleSelect { public: CModuleSelect(); ~CModuleSelect(); public: int32_t Initialize(); i

__author__ = "JentZhang" import time, threading, queue q = queue.Queue(maxsize=) # 声明队列 def Producer(name): '''生产者''' count = while True: q.put(count) # 往队列中添加数据 print("[%s] 生产了第%s包子\n" % (name, count)) count += time.sleep() def Consum