标签： machine-learning statistics prediction forecasting data-science
I am using the Holts Winters seasonal method (triple exponential smoothening)
进行预测。我想知道我们如何初始化海洋成分我们有等式
现在说我的m值是365（因为我的数据是一年365天的每日数据）。为了确定t = 1时的季节性成分，我需要在时间t = -365时的季节性成分的值。同样，我需要季节性成分t = -364，t = -363等。我如何预先确定这些值......
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Holt Winters没有正式定义初始化，文献中提出了各种技术。 Hyndman的This post描述了一种明智有效的程序。
易于使用的python包（也可估算数据的周期）为seasonal（可在PyPI或here上获得）。它包括一个Holt-Winters示例，它在时间t = -1时设置级别/趋势/季节性组件，以便您可以在t = 0时开始处理您的序列（并且从此初始t = - 预测t = 0） 1州）
seasonal