指數平滑法是一種常用于生產預測的方法。相比于其他預測方法,全期平均法同等利用了過去數據,移動平均法則只考慮近期數據,在加權移動平均法中,近期數據給予更大權重。而指數平滑法則融合了全期平均法和移動平均法的優點,在不舍棄過去數據的前提下,只給予逐漸減弱的影響程度,逐漸收斂為零的權數。指數平滑法的基本公式為:St=ayt (1-a)St-1,其中St為時間t的平滑值,yt為時間t的實際值,St-1為時間t-1的實際值,a為平滑常數,取值范圍為[0,1]。該公式表明,St為yt和St-1的加權算數平均數,a的取值大小決定yt和St-1對St的影響程度,當a等于1時,St等于yt,當a等于0時,St等于St-1。指數平滑法具有逐期追溯的性質,可以回溯到所有的歷史數據,平滑常數以指數形式遞減,因此得名指數平滑法。指數平滑常數的取值十分關鍵,決定了平滑水平以及對預測值和實際值之間差異的響應速度。當時間數列相對平穩時,應取較大的a,當時間數列波動較大時,應取較小的a。確定指數平滑法的初始值是一個重要條件。如果有歷史數據,可以用最小二乘法來確定初始值,如果只有從y1開始的數據,可以將初始值設為y1,或者取前面若干數據的簡單算術平均數作為初始值。