ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
The multiplicative Holt–Winters method estimates its trend by exponentially smoothing successive level differences, a single-pass recursion that inherits the noise contained in each level update. We propose HW-DDS, a variant in which the trend is instead obtained by applying Brown’s double smoothing to the level itself, together with a damping factor. Because the level carries the trend as a growing quantity, the lag between the single- and double-smoothed level recovers the slope directly, whereas the same construction applied to the level difference would collapse. Three properties are established: the trend estimator is asymptotically unbiased for the slope of a linear trend, so the undamped method yields unbiased forecasts; the recursion is asymptotically stable for every admissible parameter value; and under independent level noise the double-smoothed trend has strictly smaller variance than the Holt–Winters trend, by a factor given in closed form, between roughly 0.06 and 0.42 over the practical parameter range. Simulation confirms both asymptotic results to within numerical tolerance and delimits them under estimated seasonality, autocorrelated noise and structural breaks. On five real monthly series the method is broadly competitive with the Holt–Winters variants: across thirty rolling-origin comparisons no difference in predictive accuracy survives correction for multiple testing.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 72/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Forecasting Techniques and Applications · Meteorological Phenomena and Simulations · Statistical and numerical algorithms
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Kamonchat Trachoo · Inthira Chaiya · Pakorn Khwankaew · Sukanya Intarapak · Din Prathumwan · Mahasarakham University · Srinakharinwirot University · Khon Kaen University
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง