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平滑预测法是指在建立相关和时间序列分析模型的基础上，先用一定的模型把时间序列的每一步预测值的残差进行平滑处理，然后再加上模型本身的预测值，从而获得最终的预测值的一种方法。一般来说，每一步的预测值的残差都是有一定的规律的。如果采用一定的方法，将当前的残差与历史的残差联系起来，将历史残差在当前步比重较大，并将其进行平滑，那么最终的预测值可能会比相关和时间序列模型本身或者未经过平滑操作的预测值更加准确。

拓展知识：

平滑预测法常用的平滑操作有指数平滑法和Holt-Winters方法等。指数平滑法是将当前预测值的残差与上一步的残差按照一定比例相加，从而达到平滑的目的；Holt-Winters方法则是将每一步的残差同时与历史的残差按照一定的比例相加，从而达到平滑的目的。