Rubber Granules – Granulated Rubber – Powder Rubber – SBR Rubber – EPDM Rubber – Crumb Rubber – TIRE RECYCLE MACHINE – SCRAP RUBBER RECYCLE – WASTE RUBBER RECYCLE  – TYRES RUBBER GRANULATED

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  • Modèle de holt winters

    Figure 7,7: éléments estimés pour la méthode Holt-Winters avec des composants saisonniers additifs et multiplicatifs. Cet article fournit une brève explication du modèle de prévision de Holt-Winters et de son application dans le milieu des affaires. Holt-Winters est un modèle de comportement de série temporelle. Les prévisions exigent toujours un modèle, et Holt-Winters est un moyen de modéliser trois aspects de la série temporelle: une valeur typique (moyenne), une pente (tendance) au fil du temps et un modèle cyclique répétitif (saisonnalité). Holt-Winters utilise le lissage exponentiel pour encoder beaucoup de valeurs du passé et les utiliser pour prédire des valeurs «typiques» pour le présent et pour l`avenir. Si vous n`êtes pas familier avec le lissage exponentiel, nous avons écrit un post précédent à ce sujet, Holt-Winters prévisions est étonnamment puissant malgré sa simplicité. Il peut gérer beaucoup de modèles saisonniers compliqués en trouvant simplement la valeur centrale, puis en ajoutant les effets de la pente et de la saisonnalité. En 1957, un diplômé du MIT et de l`Université de Chicago, le professeur Charles C Holt (1921-2010) travaillait au CMU (alors connu sous le nom de CIT) sur la prévision des tendances de la production, des inventaires et de la main-d`œuvre. Il semble que Holt et Brown travaillaient de façon indépendante et ne connaissaient pas le travail de chacun. Holt a publié un article intitulé «Prévisions des tendances et des saisons par des moyennes mobiles pondérées exponentiellement» (bureau de la recherche navale, Mémorandum No 52, Carnegie Institute of Technology) décrivant le lissage exponentiel double. Trois ans plus tard, en 1960, un étudiant de Holts (?) Peter R. Winters a amélioré l`algorithme en ajoutant la saisonnalité et publié des ventes de prévisions par des moyennes mobiles pondérées exponentiellement (Management Science 6, 324 – 342), citant le document 1957 de Dr. Holt comme travaux antérieurs sur le même sujet.

    Cet algorithme est devenu connu sous le nom de lissage exponentiel triple ou la méthode Holt-Winters, ce dernier probablement parce qu`il a été décrit dans un livre 1960 Prentice-Hall «planification de la production, des inventaires et de la main-d`œuvre» par Holt, Modigliani, Muth, Simon, Bonini et Winters-bonne chance pour trouver une copie! Triple lissage exponentiel a d`abord été suggéré par l`étudiant de Holt, Peter Winters, en 1960 après avoir lu un livre de traitement des signaux des années 1940 sur le lissage exponentiel. l`idée novatrice de Holt était de répéter le filtrage d`un nombre impair de fois supérieur à 1 et inférieur à 5, qui était populaire auprès des érudits des époques précédentes [16]. Bien que le filtrage récursif ait été utilisé antérieurement, il a été appliqué deux fois et quatre pour coïncider avec la conjecture de Hadamard, tandis que la triple application exigeait plus que le double des opérations de convolution singulière [16]. L`utilisation d`une triple application est considérée comme une technique de règle de pouce, plutôt qu`une basée sur des fondations théoriques et a souvent été sursoulignée par les praticiens. Il existe trois types de méthodes de lissage exponentiel utilisées dans Holt-Winters: COMPUTES Holt-Winters filtrage d`une série temporelle donnée. Les paramètres inconnus sont déterminés en minimisant l`erreur de prédiction au carré. La saisonnalité droite est cruciale pour les prévisions de Holt-Winters. Pour illustrer cela, nous allons voir ce qui se passe lorsque vous utilisez une saison de 6 périodes, une plus grande que la saison réelle de 5 périodes: l`algorithme de prévision de Holt-Winters permet aux utilisateurs de lisser une série temporelle et d`utiliser ces données pour prévoir les zones d`intérêt. Le lissage exponentiel affecte de façon exponentielle les pondérations et les valeurs par rapport aux données historiques pour diminuer la valeur du poids des anciennes données.

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