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关于「如何逐步计算指数平滑预测值?」

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掌握方法

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要逐步计算指数平滑预测值,首先将第一个预测值初始化为等于第一个实际需求。然后,对于每个后续期,将前一期的实际需求和前一期的预测值代入公式 Ft+1=αAt+(1−α)FtF_{t+1} = \alpha A_t + (1-\alpha)F_t 来计算下一个预测值,重复此递归过程直到达到目标期。

适用条件:平滑常数 α\alpha 在所有期中保持不变。;初始预测值 F1F_1 由 A1A_1 建立。;每个新预测仅取决于紧接的前一期实际需求和预测值。

认识概念

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在这种预测方法中,α\alpha 是平滑常数,决定了分配给最近实际需求的权重。项 (1−α)(1-\alpha) 是应用于先前预测的互补权重。

适用条件:在演算示例中,α\alpha 固定为 0.4。;(1−α)(1-\alpha) 计算为 0.6。;为了使公式代表有效的加权平均值,权重之和必须为 1。

理解原因

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第 4 年的预测值写为 357,是因为讲师将精确计算值 357.2 四舍五入到最接近的整数。在这种情况下,需求被视为离散单位,因此在记录到表格之前,小数预测值会被舍入。

适用条件:第 4 年的原始计算值是 357.2。;讲师应用舍入规则在表格中记录整数。;假设需求以离散单位计量。