功能:3阶指数平滑累加算法预测时序数据

格式:
[y,x]=ForecastExpSmoothAdd(x0,m,n,a,b,c,onea,oneb,onec)
[y,x]=ForecastExpSmoothAdd(x0,m,n,a,b,c,onea,oneb)
[y,x]=ForecastExpSmoothAdd(x0,m,n,a,b,c,onea)
[y,x]=ForecastExpSmoothAdd(x0,m,n,a,b,c)
[y,x]=ForecastExpSmoothAdd(x0,m,n,a,b)
[y,x]=ForecastExpSmoothAdd(x0,m,n,a)
[y,x]=ForecastExpSmoothAdd(x0,m,n)
[y,x]=ForecastExpSmoothAdd(x0)

x0:原始的时序数列矩阵变量
m:时许数列周期.此值必须为大于0的整数
n:返回的时序数列个数,即本数据大小指定x元素个数,程序默认n为x0中元素个数
a:系数因子,默认为0.5
b:系数因子,默认为0.5
c:系数因子,默认为0.5
onea:与a对应的系数因子,默认为1
oneb:与b对应的系数因子,默认为1
onec:与b对应的系数因子,默认为1

原理:
1、y(1)=x0(1)
2、t=x0(2)-x0(1)
3、p=0
4、i=2,3,……
   y(i)=a*(x0(i)-p(i mod m))+(onea-a)*(y(i-1)+t)
   t=b*(y(i)-y(i-1))+(oneb-b)*t
   p(i mod m)=c*(x0(i)-y(i))+(onec-c)*p(i mod m)
5、x(i)=x0(i),i≤n;x(i)=y(n)+t*(i-n)+p(i mod m)

备注:本算法又名称Holt-Winters算法

参考:
{Holt-Winters<http://www.dataguru.cn/article-3235-1.html>}
{Exponential Smoothing<https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_smoothing>}