三次指数平滑值并不直接用来预测,而是为求解平滑系数、建立预测模型作准备。三次指数平滑法几乎适用于分析一切时间序列的应用问题。本程序能够很好地进行三次预测。-Three times smooth forecast

短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一。短时交通流因为其不确定性等特点而使其预测很复杂。本文通过实地调查获取的交通流量数据，分别采用移动平均法、指数平滑法、AR模型法三种交通流预测方法进行短时交通流量预测。-Traffic flow forecasting is one of the key technologies to achieve traffic induced. Traffic flow because the characteristics of its uncertainty

MATLAB处理时间序列数据分析使用指数平滑预测模型编程代码-ES code

指数平滑法（Expinential smoothing method）的思想也是对时间序列进行修匀以消除不规则和随机的扰动。该方法是建立在如下基础上的加权平均法：即认为时间序列中的近期数据对未来值的影响比早期数据对未来值得影响更大。于是通过对时间序列的数据进行加权处理，越是近期的数据，其权数越大；反之，权数就越小。这样就将数据修匀了，并反映出时间序列中对预测时点值的影响程度。根据修匀的要求，可以有一次、二次甚至三次指数平滑。(Exponential smoothing model)