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关于使用Holt-Winters指数平滑法预测赞比亚年度国际游客数量的研究论文

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简介:
本文运用Holt-Winters指数平滑法对赞比亚年度国际游客数量进行预测分析,旨在为旅游行业提供决策支持。通过建立模型并验证其有效性,探讨影响游客数量的关键因素,并提出优化策略。 旅游业是赞比亚及全球经济外汇收入的重要来源之一。本段落分析了1995年至2014年间每年前往赞比亚的国际游客人数,并评估了自回归综合移动平均线(ARIMA)与霍尔特-温特斯指数平滑法(HWES)两种模型的表现。通过误差指标,包括平均百分比误差(MPE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对比例误差(MASE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE),我们发现霍尔特-温特斯指数平滑法具有较为合理的预测准确性,并且在与ARIMA(0,1,2)模型对比时,HWES (α= 1,β= 0.1246865) 显示出最小的误差值。因此,可以采用霍尔特-温特斯指数平滑法(α= 1,β= 0.1246865)来模拟赞比亚每年国际游客入境量的变化趋势。 此外,预测结果显示到2024年时,前往该国的国际游客数量将逐年增加约42%。这种准确的预测对于新投资者和政策制定者来说至关重要。因此,在制定相关政策和发展战略以促进旅游业发展方面,赞比亚政府应当考虑使用此类预测数据作为参考依据。

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  • 使Holt-Winters
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    本文运用Holt-Winters指数平滑法对赞比亚年度国际游客数量进行预测分析,旨在为旅游行业提供决策支持。通过建立模型并验证其有效性,探讨影响游客数量的关键因素,并提出优化策略。 旅游业是赞比亚及全球经济外汇收入的重要来源之一。本段落分析了1995年至2014年间每年前往赞比亚的国际游客人数,并评估了自回归综合移动平均线(ARIMA)与霍尔特-温特斯指数平滑法(HWES)两种模型的表现。通过误差指标,包括平均百分比误差(MPE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对比例误差(MASE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE),我们发现霍尔特-温特斯指数平滑法具有较为合理的预测准确性,并且在与ARIMA(0,1,2)模型对比时,HWES (α= 1,β= 0.1246865) 显示出最小的误差值。因此,可以采用霍尔特-温特斯指数平滑法(α= 1,β= 0.1246865)来模拟赞比亚每年国际游客入境量的变化趋势。 此外,预测结果显示到2024年时,前往该国的国际游客数量将逐年增加约42%。这种准确的预测对于新投资者和政策制定者来说至关重要。因此,在制定相关政策和发展战略以促进旅游业发展方面,赞比亚政府应当考虑使用此类预测数据作为参考依据。
  • 动力煤价格
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    本研究探讨了利用指数平滑法对动力煤价格进行预测的有效性,分析了不同参数设置下的模型精度与适用场景。通过实证数据验证方法准确性,为煤炭市场参与者提供决策支持工具。 基于秦皇岛港口5 500大卡动力煤2010年1月至2018年5月的月平均价格数据,采用二次指数平滑法建立了该煤炭品种的价格变化预测模型,并对2018年6至8月份的动力煤价格进行了预测。研究表明:使用二次指数平滑方法来预测秦皇岛港口动力煤价格是可行且有效的;所建立的三套预测模型精度均超过90%,具有较好的准确性与可靠性。在不同的超前期数m值下,最优指数平滑系数α的具体取值会有所不同。根据预测结果,在2018年6月、7月和8月份秦皇岛港口5 500大卡动力煤的预期价格分别为每吨654.42元、597.4元及665.18元,显示出该煤炭品种的价格在未来几个月内将呈现波动趋势。
  • BP和Holt-Winters气温模型
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    本研究结合了BP神经网络与霍特-温特斯方法,提出了一种有效的气温预测模型。通过融合两种算法的优势,该模型在提高预测精度方面展现出了巨大潜力。 基于BP-Holt-Winters的气温预测模型指出,在近现代时期各地区每月平均气温的预测通常通过将地球表面格点化来实现,收集各个网格点上的气象要素数据,并进行插值运算以得到未来某月的气温预估值。这种方法能够有效地利用现有的气象观测资料来进行未来的气候趋势分析和预报工作。
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    本资源介绍如何使用MATLAB实现三次及二次指数平滑法进行时间序列预测,包括模型构建、参数优化和预测分析。 在MATLAB中可以使用三次指数平滑法来进行预测,这种方法适用于具有二次趋势的数据。
  • Holt-Winters: 本存储库提供时间序列据集分析与,进一步探讨Holt-Winters模型... 改动幅约为5%。
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  • 三次在时间序列;_三次;__
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    本文探讨了三次指数平滑法在时间序列预测中的应用,尤其关注其在处理具有趋势和季节性模式数据时的优势。通过深入分析,文章展示了如何利用该方法进行准确的长期预测,并提供了实际案例以证明其有效性。 用于数据预测的模型即使在数据点较少的情况下也能取得较好的效果,并且适用于时间序列建模。
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    本研究运用三次指数平滑法对时间序列数据进行预测分析,旨在提高中长期预测准确性,适用于具有趋势和季节性变化的数据集。 Excel完整文档中的三次指数平滑法预测程序的详细介绍可以在相关技术博客上找到。该博文详细讲解了如何使用这种方法进行时间序列分析,并提供了具体的实现步骤和示例代码,适用于需要对数据进行趋势和季节性预测的需求者。
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    本文通过结合灰色模型和指数平滑法,提出了一种有效预测集装箱吞吐量的方法,并应用于2008年的数据分析中。 本段落提出了一种结合灰色模型GM(1,1)与三次指数平滑法的组合预测方法。集装箱吞吐体系被视为一个典型的灰色系统,适合采用灰色系统建模来预测其吞吐量。通过对宁波港历年来的集装箱吞吐数据进行分析,发现该港口的吞吐量呈现出持续增长的趋势,并且这种趋势可以用曲线来描述。因此,在此基础上考虑使用三次指数平滑法来进行未来几年的数据预测。同时,在这两种方法的基础上引入了加权组合预测的方式,从而对宁波港未来的集装箱吞吐量进行了更为精确和可靠的预测。