weighted moving forecasting method by python 加权滑动预测法是时间序列平滑预测模型之一，通过对各个时期的历史数据赋予不同的权值，来反映对将要发生的数据所起的作用。一般来说，距预测期较劲的数据，对预测值的影响也较大，因而其权值也较大;据预测期较远的数据，对预测值的影响也较小。

使用方法：下载文件，确保input.xlsx和mian.py在同一个文件夹，将数据导入到input.xlsx，pip install requirements.txt安装依赖，运行mian.py文件

Single exponential smoothing by python 一次指数平滑法（single exponential smoothing），也称为单一指数平滑法，是指以最后的一个第一次指数平滑。它只有一个平滑系数，而且当观察值离预测时期越久远时，权数变得越小。一次指数平滑是以一段时期的预测值与观察值的线性组合作为t+1期的预测值。

使用方法：下载文件，确保input.xlsx和mian.py在同一个文件夹，将数据导入到input.xlsx，pip install requirements.txt安装依赖，运行mian.py文件

Double exponential smoothing and Triple exponential smoothing by python 具体使用方法参照ipynb文件。

灰色y预测模型