a0x+a1x1+1+.+aN-1x-N+1 (9.7 αoα1….α№H1为枫因子,萧凝条件 琊举例羊骨訸咖平劫应用 例:场的眙合賣的诼排表96,分别以3和4个 月作为平行月镌售量侧计算課仍表96。从表看 出,预羁小长短有关N=4时,帟骨直比匕N=3时的平骨 值的反应`慢这是对的娘姓降果造成象的原 因,主要劾郿媽律等塒,秘骺后实上 賻畊锵。,彳,要强蝉影 响,剡窾赠的时,可采物帑骷去仍用剜列,取N=3, α0=3/2,1=12=1/2,预则表9-7。 从表9-7的谱缥看出,采勘嗽帑甓法,可)慟喫实 际靚兄。应的是此法帕的樾数″和平塅N"都重要参 数,最的大,其险愈大,怠容易机掷璟銄 N愈大可以护响,個算量道之增大 表9-5简 月卖际销量三个月的平预则(N=3)四个月的平髑值(N=4) (部) 预则式 预则式 1234 x+1=(X+X-1+xX2/3 x+1=(X+X1+X-2+X-y/4 (20+21+23)/3=213164 xt+1= a0 x a1x 1 a 1x 1 N t + t + +...+ N - t - N + (9.7) α 0,α 1,…,α N+1 为权因子，并满足条件： i i N N = −  = 0 1 1 现举例说明简单平滑法和加权平滑法的应用。 例：某家电商场的组合音响的逐月销售记录见表9-6，分别以3和4个 月作为平滑时段长进行月销售量预测。计算结果仍见表9-6。从表中看 出，预测值与滑动时段长短有关。N＝4时，平滑值比N＝3时的平滑 值的反应速度慢, 这是对干扰的敏感性降低的结果。造成这种现象的原 因，主要是参加平滑的数据一律平等对待，不分先后。实际上最新数据 更能反映销售的趋势。故而，在实际预测中，要特别强调新数据的影 响，突出新数据的作用时，可采用加权平滑法。仍用前例，取N＝3， α 0＝3／2，α 1＝1,α 2＝1／2，预测结果见表9-7。 从表9-7的计算结果看出，采用加权平滑法，可以更准确地反映实 际情况。应注意的是此法中的“权数α ”和“平滑时段N”都是重要参 数，最新数据的权数愈大，其风险也愈大，愈容易受随机干扰的影响。 N愈大可以减少随机干扰的影响，但计算量随之增大。 表9-5 简单平滑预测表 月 实际销量 （部） 三个月的平滑预测值（N=3） 四个月的平滑预测值（N=4） 1 20 预测公式 预测公式 2 21  xt + 1 = (xt+xt－1+xt－2) / 3  xt + 1 = (xt+xt－1+xt－2+xt－3) / 4 3 23 4 24 （20+21+23）/ 3=21.3