当预测数据发生根本性变化时，指数平滑法可以对权数进行修改。

指数平滑预测法中，当α取值接近于0时，t+1期的预测值接近于（）。

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使用指数平滑法进行短期预测的一个显著优势就是该模型可以随时间序列的变化模式进行调整。

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某工厂积累了5个月的销售数据。如下表所示，请用指数平滑法预测第六个月份的销售量，a=0．9

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指数平滑预测法实际类似于（）预测法。

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指数平滑法在同类预测法中被认为是最精确，适用于中长期的预测。

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采用指数平滑法，假定本期预测需求为10000，本期实际需求9000，α=0．3，则下期预测值为（）。

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对于啤酒这类季节性商品，采用指数平滑法进行预测需要考虑到对预测值进行校正。

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在选择指数平滑系数的合适值时，α值越大，对近期需求情况给的权致越大，模型就能明确地对时间序列的变化做出反应。

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指数平滑系数α一般选取（）。

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