指数平滑法是一种简单的高效的时间序列预测方法之一，简单指数平滑法只适合预测没有长期趋势和季节效应的时间序列，并且只能预测未来一期的值。
对于具有长期趋势的，但是没有季节效应的时间序列，就比较适合利用Holt两参数指数平滑法来建模预测。
1.模型简介
Holton两参数指数平滑法适用于对含有线性趋势的序列进行修匀。他的基本结构为：
2.建模步骤
（1)读入时间序列
（2)进行两参数指数平滑
（3)绘制两参数拟合效果图
（4）对未来序列进行预测,并绘制效果图
3.建模
我们以中国1964—1999年中国纱年产量序列进行Holt两参数指数平滑建模
（1）读入序列，画出其时序图
library(forecast)library(tseries）a=read.table("C:/Users/MrDavid/data_TS/A1.4.csv",sep=",",header=T)x=ts(a$output,start=1964)plot(x,col=4,pch=8,type="o",lwd=2)
（2）可以看出该序列是有明显的长期线性趋势的，拟合Holt两参数指数平滑模型的结果如下图：
x.fit=HoltWinters(x,gamma=F)x.fit
（注：HoltWinters函数参数说明：
HoltWinters函数形式表现为：
HoltWinters（x,alpha=,beta=,gamma=,season=)
x:要进行指数平滑序列名
alpha：随机波动部分参数
beta:趋势部分参数
gamma：季节部分参数）
有上图可知拟合的指数平滑模型为：
（3）画出拟合效果图：
plot(x.fit)
（4) 对未来4期值进行预测
x.fore=forecast(x.fit,h=4)x.fore
得到结果为：
画出其效果图：
plot(x.fore,col=2,lwd=2)
