指数平滑法预测数据 输入: k--平滑周期 * n--原始数据个数 * m--预测步数 * alfa--加权系数 * x--指向原始数据数组指针 * 输出: s1--返回值为指向一次平滑结果数组指针 * s2--返回值为指向二次指数平滑结果数组指针 * s3--返回值为指向三次指数平滑结果数组指针 * xx--返回值为指向预测结果数组指针-exponential smoothing forecast data entry : k -- smoothing cycle * n -- raw dat

二次指数平滑法是对一次指数平滑值作再一次指数平滑的方法。它不能单独地进行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性二次指数，平滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算；在大多数情况下，一般更喜欢用线性二次指数平滑法作为预测方法-Second exponential smoothing method