本资源包含MATLAB源码，专注于实现二次指数平滑及时间序列预测算法。适合数据科学、统计分析领域的学习和研究使用。
在时间序列分析领域里，二次指数平滑（Triple Exponential Smoothing, TES）是一种广泛使用的技术来预测未来的数据点。它基于简单指数平滑法的扩展版本，通过结合一次、二次及趋势修正的方法考虑数据中的线性和季节性变化特征。
具体来说，在MATLAB中实现这一算法可以有效地处理复杂的时间序列信息，并提高预测精度。该模型主要由以下三个部分构成：
1. **一次指数平滑（Simple Exponential Smoothing, SES）**:
\[
\hat{y}_{t|t-1} = \alpha y_t + (1 - \alpha) \hat{y}_{t-1}
\]
2. **二次指数平滑（Double Exponential Smoothing, DES）**：
\[
\hat{b}_{t|t-1} = \beta (\hat{y}_{t|t-1} - \hat{y}_{t-1}) + (1 - \beta) \hat{b}_{t-1}
\]
3. **三次指数平滑（Triple Exponential Smoothing, TES）**：
\[
\hat{s}_{t|t-1} = \hat{y}_{t|t-1} + \hat{b}_{t|t-1}
\]
在MATLAB中实现该模型，需要编写相应的函数。这些代码通常会包括以下几个步骤：
- 数据读取：程序首先加载时间序列数据。
- 参数选择：用户需指定平滑参数（α和β），或者通过优化算法自动调整以最小化预测误差。
- 模型初始化：初始值一般设定为第一个观测值及零趋势项。
- 循环计算：在每个时刻应用指数平滑公式，更新预测结果与趋势估计。
- 结果输出：最终程序将生成未来数据点的预测序列及其他统计信息。
实际应用场景中，二次指数平滑技术被广泛应用于销售预估、经济指标分析等领域。通过适当调整参数值可使模型更好地适应短期波动和长期发展趋势的变化需求，从而提升整体预测效果。
5星
