指数平滑(法):一种用于时间序列预测的技术,用“对近期数据赋予更大权重、对更久远数据权重按指数方式递减”的方法来平滑波动并生成预测值。常见形式有简单指数平滑(SES)、霍尔特线性趋势(Holt)、霍尔特-温特斯季节模型(Holt-Winters)等。
/ˌekspəˈnenʃəl ˈsmuːðɪŋ/
Exponential smoothing is useful for short-term demand forecasting.
指数平滑法对短期需求预测很有用。
Because the series shows both trend and seasonality, we applied Holt–Winters exponential smoothing to improve accuracy.
由于该序列同时呈现趋势和季节性,我们采用霍尔特-温特斯指数平滑来提高预测准确度。
exponential 来自数学中的 “exponent(指数)”,表示“按指数规律变化”;smoothing 源于 “smooth(使平滑)”,指用统计方法减少随机波动。合起来的术语强调:权重随时间以指数方式衰减,从而“平滑”并突出最新信息。