java二次指数平滑法预测未来的值

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指数平滑法是一种特殊的加权平均法，加权的特点是对离预测值较近的历史数据给予较大的权数，对离预测期较远的历史数据给予较小的权数，权数由近到远按指数规律递减，所以，这种预测方法被称为指数平滑法。它可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法及更高次指数平滑法。

一次指数平滑的局限性：像一次移动平均法一样，一次指数平滑法只适用于水平型历史数据的预测，而不适用于斜坡型线性趋势历史数据的预测。而二次指数平滑法就是以斜坡型为模型来预测未来数据。

除了二次指数平滑法外，还有更高次的多次指数平滑法，由于它们在实际预测中并不常用，因此忽略。所以就以二次指数平滑法为例：

 /*** 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 modulus 平滑系数* @return 预测值*/private static Double getExpect(List<Double> list, int year, Double modulus) {if (list.size()==0 || modulus <= 0 || modulus >= 1) {return null;}Double modulusLeft = 1 - modulus;Double lastIndex = list.get(0);Double lastSecIndex = list.get(0);for (Double data : list) {lastIndex = modulus * data + modulusLeft * lastIndex;lastSecIndex = modulus * lastIndex + modulusLeft * lastSecIndex;}Double a = 2 * lastIndex - lastSecIndex;Double b = (modulus / modulusLeft) * (lastIndex - lastSecIndex);return a + b * year;}

测试代码：

public static void main(String[] args) {List<Double> list = new LinkedList<Double>();list.add(300d);list.add(400d);list.add(500d);Double value = getExpect(list, 1, 0.6);System.out.println((int) Math.ceil(value));}

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