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我想在 statsmodels 中使用 Holt Winters 中的水平和斜率，因为对于每个时期，我想生成一个时滞（步数）大于 1 的预测。也就是说，对于每个时期，我想提前三个时期生成预测。

我看到我可以做到：

demand = pd.DataFrame({'material': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
                   'quantity': [32118, 32129, 32648, 33115, 34214, 34449, 36282, 
                                36674, 38320, 40229, 41702, 42320, 42595, 42969, 
                                44462, 44365, 44652, 45169, 45388, 46499, 46497]})

model = models.Holt(demand['quantity'], damped=True)
fit = model.fit(smoothing_level=0.1,
            smoothing_slope=0.2,
            damping_slope=0.9,
            optimized=False)

从 fit 开始，我可以做 fit.level 和 fit.slope。很奇怪，使用这些值我无法生成预测。

我希望斜率和水平至少从 fit.params 中找到的相同值开始。对于这个例子，fit.params 的初始斜率为 9.9 和初始水平 32118。不过，当我查看 fit.level 时，第一个值是水平的 32126.91 和斜率的 9.7。

知道如何提取 fit.predict() 使用的水平和斜率吗？

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请参阅https://github.com/statsmodels/statsmodels/pull/5893，在阻尼趋势的情况下存在错误。

于 2019-06-28T22:57:13.793 回答