Некоторые методы сглаживания временного ряда данных:

• Обратное скользящее среднее. 1 Вычисляет сглаживание для значения, используя среднее самого значения и всех предшествующих ему в пределах временного окна. 1
• Прямое скользящее среднее. 1 Аналогично обратному, но сглаживание вычисляется с использованием среднего самого значения и всех последующих значений в пределах временного окна. 1
• Центрированное скользящее среднее. 1 Сглаживает каждое значение, используя среднее в пределах временного окна, при этом само значение находится в центре временного окна. 1
• Регрессия с адаптивной шириной полосы. 1 Сглаживает значения с использованием центрированного временного окна и подгонки модели линейной регрессии для данных в нескольких временных окнах. 1 Длина временного окна меняется для каждого значения, этот метод подходит для моделирования данных со сложными трендами. 1
• Экспоненциальное сглаживание. 25 Вычисляет значения сглаженного ряда путём обновления значений, рассчитанных на предыдущем шаге, используя информацию с текущего шага. 3 Информация с предыдущего и текущего шагов берётся с разными весами, которыми можно управлять. 3