Метод наилучшей пробы

Метод наилучшей пробы применяется для автоподбора параметров экспоненциального сглаживания.

Обозначим i-е приближение:

,

где:

n+1-ое приближение un+1 при наличии n-ого приближения un ищется следующим образом:

  1. Берем какие-либо S реализаций случайных векторов:

  1. Находим индекс i0 по критерию:

Где J – критерий оптимальности предсказаний на один шаг вперед в задаче экспоненциального сглаживания;

  1. Находим n+1 приближение:

  1. Переходим на первый шаг.

См. также:

Экспоненциальное сглаживание | Модель с сезонными эффектами | Модели роста | IExponentialSmoothingBestTrialMethod