移动平均算法

移动平均算法

‌移动平均算法是一种常用的数据分析方法，用于预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等。 这种方法适用于即期预测，当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。‌移动平均法可以根据预测时使用的各元素的权重不同，分为简单移动平均和加权移动平均。简单移动平均的各元素权重都相等，而加权移动平均则给不同时期的数据赋予不同的权重，通常最近期的数据权重较大。‌简单移动平均的计算公式如下：Ft=At−1+At−2+At−3+⋯+At−nnFt = \frac{At-1 + At-2 + At-3 + \dots + At-n}{n}Ft=nAt−1+At−2+At−3+⋯+At−n​其中，FtFtFt 是对下一期的预测值，nnn 是移动平均的时期个数，At−1,At−2,At−3,…,At−nAt-1, At-2, At-3, \dots, At-nAt−1,At−2,At−3,…,At−n 是前nnn期的实际值。‌加权移动平均法的计算公式如下：Ft=w1×At−1+w2×At−2+w3×At−3+⋯+wn×At−nFt = w1 \times At-1 + w2 \times At-2 + w3 \times At-3 + \dots + wn \times At-nFt=w1×At−1+w2×At−2+w3×At−3+⋯+wn×At−n其中，w1,w2,w3,…,wnw1, w2, w3, \dots, wnw1,w2,w3,…,wn 是每个时期数据的权重，且权重之和为1。加权移动平均法考虑了不同时期数据对未来预测的影响程度不同，通常最近期的数据权重较大。移动平均法的优点包括能够平滑掉需求的突然波动，适用于短期预测。然而，加大移动平均法的期数会使平滑效果更好，但预测值对数据实际变动的敏感性降低。此外，移动平均法无法总是很好地反映出趋势，因为预测值总是停留在过去的水平上，无法预计将来更高或更低的波动。‌