移動平均預測模型（moving average forecasting model）是2016年全國科學技術名詞審定委員會公布的管理科學技術名詞，出自《管理科學技術名詞》第一版。
基本介紹
- 中文名：移動平均預測模型
- 外文名：moving average forecasting model
- 所屬學科：管理科學技術
- 公布時間：2016年
定義,出處,
移動平均預測模型
相關詞條
- 移動平均預測模型
移動平均預測模型（moving average forecasting model）是2016年全國科學技術名詞審定委員會公布的管理科學技術名詞，出自《管理科學技術名詞》第一版。定義以某個時期為中心的若干相鄰時期變數數據...
- MA模型
MA模型(moving average model)滑動平均模型，模型參量法譜分析方法之一，也是現代譜估中常用的模型。q階移動平均模型的自相關係數q階截尾，偏自相關係數拖尾。定義 設一個離散線性系統，輸入u(n)是一個具有零均值與方差為σ的白噪聲序列，輸出是x(n)，該離散線性系統的輸出和輸入之間的關係可用如下的差分方程來...
- 自回歸移動平均數
自回歸移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡記ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)於70年代初提出的一著名時間序列預測方法，所以又稱為box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）稱為差分自回歸移動平均模型，AR是自回歸, p為自回歸項; MA為移動平均，q為移動平均...
- 移動平均值
項移動平均，平均的結果稱為一次移動平均值，記為 ；再對一次移動平均值序列 進行 項移動平均，平均的結果稱為二次移動平均值，記為 ；然後根據兩次移動平均值建立預測模型進行預測。兩次移動平均值一般都採用簡單算術平均法來計算。其計算公式為 如果現象的變化呈線性趨勢，則利用兩次移動平均值可建立如下的線性預測...
- 自回歸移動平均預測模型
自回歸移動平均預測模型 自回歸移動平均預測模型（autoregressive moving average forecasting model ）是2016年公布的管理科學技術名詞。定義 兼有自回歸過程和移動平均過程的預測模型。出處 《管理科學技術名詞》第一版。
- 自回歸整合移動平均模型
ARIMA是AutoRegressive Integrated Moving Average的縮寫，亦即自回歸整合移動平均數。ARIMA模型在做時間序列分析時，根據歷史數據的變動規律，找出數據變動模型（移動平均數、周期成分），從而實現對未來的預測。 ARIMA模型問世於1960年代末，Box和Jenkins在1976年對該模型進行了系統闡述，所以該模型亦被稱之為Box Jenkins模型...
- 自回歸積分移動平均法
自回歸積分移動平均法(autoregressive inte-grated moving average method)簡稱ARIMA模型法。定義 自回歸移動平均法在非平穩隨機時間序列上的套用.設y (t一n2,...,r＞，為非平穩齊次觀測時間序列，並滿足遍歷性.如果y，的m階差分,. y所形成的時間序列xt xt='"yt,t=m+1, ".. T)成為平穩序列，則稱 為...
- 趨勢修正移動平均法
趨勢修正移動平均法是指在簡單移動平均法或加權移動平均法的基礎上，計算變動趨勢值，並對變動趨勢值進行移動平均，求出若干期的變動趨勢平均值，再利用此趨勢平均值修正簡單移動平均或加權移動平均預測值，以消除原預測值的滯後影響的一種計算方法。變動趨勢值計算公式為：Fₜ=Mₜ−Mₜ 式中：Fₜ——第t...
- 移動平均模型
移動平均模型 移動平均模型（moving average model; MA model ）是2016年公布的管理科學技術名詞。定義 時間序列當期值為隨機誤差項以及滯後誤差項線性函式所形成的模型。出處 《管理科學技術名詞》第一版。
- 平滑預測法
1、布朗單一參數線性指數平滑法，其基本原理與線性二次移動平均法相似。2、霍爾特雙參數線性指數平滑法，其基本原理與布朗線性指數平滑法相似，只是它不用二次指數平滑，而是趨勢直線進行平滑。三、布朗二次多項式（三次）指數平滑法 基本原理：當數據的基本模型具有二次、三次或高次冪時，則需要用高次平滑形式。從...
- 自回歸滑動平均模型
式中符號： p和q是模型的自回歸階數和移動平均階數；φ和θ是不為零的待定係數；εₜ獨立的誤差項； 是平穩、正態、零均值的時間序列。ARMA滯後運算元表示法 ARMA(p,q)模型可以表示為：或 。若 ,則ARMA過程退化為MA(q)過程 若 ，則ARMA過程退化為AR(p)過程。模型含義 使用兩個多項式的比率近似一個較長...
- 時間序列模型
這說明任何非平穩序列只要通過適當階數的差分運算實現差分後平穩，就可以對差分後序列進行ARIMA模型擬合了。模型是指階差分後自相關最高階數為，移動平均最高階數為的模型，通常它包含個獨立的未知係數：。它可以用最小均方誤差原則實現預測：用歷史觀察值的線性函式表示為：式中，的值由下列等式確定：如果把記為廣義...
- 自回歸移動平均模型
自回歸移動平均模型 自回歸移動平均模型（autoregressive moving average model; ARMA model ）是2016年公布的管理科學技術名詞。定義 時間序列當期值為其歷史值和誤差項歷史值的線性函式所形成的模型。出處 《管理科學技術名詞》第一版。
- 自回歸移動平均
自回歸移動平均 自回歸移動平均（autoregressive moving average）是2018年公布的計算機科學技術名詞。定義 由博克思和詹金斯於20世紀70年代初提出的一著名時間序列預測方法。出處 《計算機科學技術名詞 》第三版。
- 平穩時間序列預測法
4、ARMA模型三種基本形式：自回歸模型（AR：Auto-regressive），移動平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。（1）自回歸模型AR(p)：如果時間序列yₜ滿足 其中εₜ是獨立同分布的隨機變數序列，且滿足：則稱時間序列yₜ服從p階自回歸模型。或者記為φ(B)yₜ=y...
- 指數加權移動平均模型
指數加權移動平均模型 指數加權移動平均模型（exponentially weighted moving averages model; EWMA model ）是2016年公布的管理科學技術名詞。定義 對時間序列中的數據採取不同權重，根據歷史數據距當前時刻的遠近，分別賦予不同的權重，距現在越近，賦予的權重越大的模型。出處 《管理科學技術名詞》第一版。
- 條件異方差自回歸移動平均模型
條件異方差自回歸移動平均模型 條件異方差自回歸移動平均模型是2016年公布的管理科學技術名詞。 定義 利用隨機係數方法來刻畫序列方差時變性的一種異方差模型。 出處 《管理科學技術名詞》。
- 指數滑動平均法
指數滑動平均法簡稱為指數平滑法。是利用上一期的實際值和預測值(估算值)，對它們進行不同的加權分配，求得一個指數平滑值，作為下一期預測值的一種預測方法。它的預測公式是：Xₜ=αS+(1-α)X，(0 基本方法 移動平均法只是利用過去一部分序列來進行預測的，而且用的是算術平均值，即認為起作用的數據點對...
- 需求預測方法
時間序列模型 時間序列是指按一定時間間隔，把某變數數值依發生先後順序排列起來的序列。這些數值可以是銷售數量、收入、利潤、產量、運量、事故量等。時間序列模型又可細分為時間序列平滑模型和時間序列分解模型。時間序列平滑模型有簡單移動平均法、加權移動平均法、一次指數平滑法、二次指數平滑法等，時間分解平滑模型有...
- 二次移動平均法
如上所述，運用一次移動平均法求得的移動平均值，存在滯後偏差。特別是在時間序列數據呈現線性趨勢時，移動平均值總是落後於觀察值數據的變化。二次移動平均法，正是要糾正這一滯後偏差，建立預測目標的線性時間關係數學模型，求得預測值。二次移動平均預測法解決了預測值滯後於實際觀察值的矛盾，適用於有明顯趨勢變動...
- 趨勢平均法
1.預測銷售量=基期銷售量移動平均值+基期趨勢值移動平均值*基期與預測期的時間間隔；2.某期的趨勢值=該期銷售量移動平均值-上期銷售量移動平均值；3.基期趨勢值移動平均值=最後一個移動期趨勢值之和/趨勢值移動的期數。特點介紹 趨勢平均法的特點就在於沒有假設特定的模式，而只是通過移動平均，從而提供比隨機...
- ARIMA
模型 ARIMA模型全稱為差分自回歸移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡記ARIMA)，也叫求和自回歸移動平均模型，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)於70年代初提出的一著名時間序列預測方法，所以又稱為box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）稱為差分自回歸移動平均模型，AR是...
- 鮑克斯-詹金斯方法
鮑克斯-詹金斯分析法研究的，是有關變數隨機性時間序列變動趨勢的預測。它所採用的數學模型亦屬於隨機性時序分析模型。鮑克斯-詹金斯法中的模型簡介 鮑克斯-詹金斯分析法包含的經濟計量模型，具體說來有三種：自回歸模型，簡稱AR模型；移動平均模型，簡稱MA模型；組合的自回歸移動平均，簡稱ARIMA模型。AR模型描述不同...
- 指數平滑法
也就是說指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，它是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現象的未來進行預測。其原理是任一期的指數平滑值都是本期實際觀察值與前一期指數平滑值的加權平均。預測公式 據平滑次數不同，指數平滑法分為：一次指數平滑法、二次指數平滑法和三次...
- 指數修勻法
也就是說指數修勻法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，它是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現象的未來進行預測。其原理是任一期的指數平滑值都是本期實際觀察值與前一期指數平滑值的加權平均。計算公式 指數修勻法的計算公式為 式中，為平滑係數；為t時刻的一次指數平滑值；...
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模組二 預測與決策問題求解 實訓一 移動平均預測模型求解 實訓二 指數平滑預測模型求解 實訓三 回歸分析預測模型求解 實訓四 物流決策求解 模組三 線性規劃問題求解 實訓一 生產加工問題 實訓二 合理下料問題 模組四 整數規劃問題求解 實訓一 生產安排問題 實訓二 指派問題 實訓三 排班問題 實訓四 物流選址...
- 供應鏈數據分析
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- 自適應過濾法
在進行生產預測時，常用到的移動平均法存在如下一些問題：對於簡單移動平均數所取移動期限n的不同，其預測結果也不同。為了使預測準確，必須選擇最優權數，但是時間數列是逐期變化的，欲最優，也必須依據預測值和實際觀測值的誤差調整權數。換言之，應該隨時間數列的逐期變化，逐期修正移動平均預測模型，並且是反覆...
- 多變數平穩時間序列
或者通過差分等變換可以化成一個平穩序列。套用 一個平穩序列的行為不會隨時間的推移而變化，因此，可以用該序列過去的行為來預測它的未來。這是隨機時間序列模型的優勢所在。對於一個平穩的時間序列，可以採用自回歸AR模型、移動平均MA模型和自回歸移動平均ARMA模型進行分析。
- 數據挖掘技術與套用(第2版)
4.1.2預測方法的一般步驟74 4.2回歸分析預測模型75 4.2.1一元線性回歸預測模型75 4.2.2多元線性回歸預測模型79 4.2.3非線性回歸預測模型85 4.3趨勢外推預測模型88 4.3.1佩爾預測模型88 4.3.2龔珀茲預測模型91 4.3.3林德諾預測模型94 4.4時間序列預測模型97 4.4.1移動平均預測模型97 4.4.2指數...
