移動平均算法是什么？移動平均法是用一組最近的實際數據值來預測未來一期或幾期內公司產品的需求量、公司產能等的一種常用方法。移動平均法適用于即期預測。當產品需求既不快速增長也不快速下降，且不存在季節性因素時，移動平均法能有效地消除預測中的隨機波動，是非常有用的。移動平均法根據預測時使用的各元素的權重不同，可以分為：簡單移動平均和加權移動平均。
 
移動平均算法
移動平均法是一種簡單平滑預測技術，它的基本思想是：根據時間序列資料、逐項推移，依次計算包含一定項數的序時平均值，以反映長期趨勢的方法。因此，當時間序列的數值由于受周期變動和隨機波動的影響，起伏較大，不易顯示出事件的發展趨勢時，使用移動平均法可以消除這些因素的影響，顯示出事件的發展方向與趨勢(即趨勢線)，然后依趨勢線分析預測序列的長期趨勢。
    主要特點
1. 移動平均對原序列有修勻或平滑的作用，使得原序列的上下波動被削弱了，而且平均的時距項數N越大，對數列的修勻作用越強。
2. 移動平均時距項數N為奇數時，只需一次移動平均，其移動平均值作為移動平均項數的中間一期的趨勢代表值；而當移動平均項數N為偶數時，移動平均值代表的是這偶數項的中間位置的水平，無法對正某一時期，則需要在進行一次相臨兩項平均值的移動平均，這才能使平均值對正某一時期，這稱為移正平均，也成為中心化的移動平均數。
3. 當序列包含季節變動時，移動平均時距項數N應與季節變動長度一致，才能消除其季節變動；若序列包含周期變動時，平均時距項數N應和周期長度基本一致，才能較好的消除周期波動。
4. 移動平均的項數不宜過大。
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