Имитационное моделирование сложных систем. Духанов А.В - 102 стр.

y  2,7t  37,5 . При этом относительная ошибка составит
   0,3 .
     Параметр сглаживания при         N 4        будет    равен
       2
           0,4 .
     4 1
     Найдем экспоненциальные средние.
     Начальные условия:
                    1  0,4
     S11  37,5            2,7  33,45 ;
                      0,4
                21  0,4
     S12  37,5           2,7  29,4 .
                   0,4
    Вычислим экспоненциальные средние, начиная с момента
времени t  2 (мы делаем прогноз на ретроспективном периоде
для m  1 при t  2 ) и с использованием вышеприведенных на-
чальных условий.
     S12  0,4  40  0,6  33,45  36,07 ,
     S 22  0,4  36,07  0,6  29,4  32,07 .
    Соответственно пересчитываются коэффициенты регрессии
a и b:

    aˆ 2 
             0,4
                   36,07  32,07  2,67 ,
           1  0,4
     bˆ2  2  36,07  32,07  40,07 ,
а прогнозируемое значение равно yˆ 2  40,07  2,67  1  42,74 .
Мы умножаем на единицу, т.к. осуществляем прогноз на один
период m  1 .
    Аналогичным образом вычисляются необходимые величи-
ны для t  3, 5 .




                                            102