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文件名称：需求预测：时间序列分析_（5）.平滑技术.docx
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总页数：15 页
更新时间：2025-08-14
总字数：约9.4千字
文档摘要
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平滑技术
在时间序列分析中，平滑技术是一种重要的方法，用于减少数据中的随机波动，从而更好地揭示数据的潜在趋势。平滑技术可以帮助我们识别时间序列中的长期模式，而不仅仅是短期的噪声。这些技术在需求预测中尤为重要，因为它们有助于我们更准确地估计未来的趋势和需求。
简单移动平均（SimpleMovingAverage,SMA）
简单移动平均是最基本的平滑技术之一。它通过计算时间序列中固定窗口内的均值来平滑数据。简单移动平均可以有效地减少短期波动，但可能会忽略数据中的季节性和趋势成分。
原理
简单移动平均的基本原理是，对于一个时间序列yt，我们计算一个固定