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平滑指数法（Smoothing exponential method）是一种统计学中应用广泛的数据平滑技术。该方法将历史数据进行加权滤波，以达到平滑历史数据内在趋势，消除历史异常值的影响的目的。 公式：Yt=αYt-1+(1-α)Xt 其中：α为调整系数，取值为一个实数，一般倾向于取0.8或0.9；Xt为原始的未经平滑处理的历史数据；Yt为平滑后的数据。 拓展知识： 平滑指数法只能在历史趋势稳定，且历史异常值分布均匀时才能起到最佳效果。如果历史异常值分布不均匀，则可能会产生错误的结果，导致预测值与实际值差异较大。此时可以考虑采用改进的全参数模型、神经网络等技术进行数据平滑和预测。