Holt-Winters加法指数模型主要用于具有线性趋势、季节性，且这种变化以加法形式叠加的序列预测。
预测模型为：Ft?T?at?bTt?It?T
at??(xt?It?L)?(1??)(at?1?bt?1) bt??(at?at?1)?(1??)bt?1 It??(xt?at)?(1??)It?L
at?bTt是趋势因素，I为季节指数，L是季节长度
3.2.2．5 Holt-Winters乘法指数模型
Holt-Winters乘法指数模型与二次指数相类似，主要用于具有线性趋势、季节性，且这种变化以乘法形式叠加的序列预测。
预测模型为：Ft?T?(at?bTt)It?T?L
模型中at、bt和It的表达式为：at??xtIt?L?(1??)(at?1?bt?1)
bt??(at?at?1)?(1??)bt?1
It??xt?(1??)It?L at这里有三个系数?、?、?，其范围都在0~1之间，I为季节指数，L是季节长度，
T的含义与前面的相同。
3.3实验数据
移动平均法
表（1）显示了某公司1993~2012年销售量数据 年份 销售量（万元） 1993 6.5 1994 7.8 1995 7.3 1996 8.7 1997 6.7 1998 6.6 1999 8.6 2000 8.1 2001 9.1 2002 8.7 2003 7.1 2004 6.8 2005 7.1 2006 7.8 2007 8.3 2008 9.3 2009 8.6 2010 7.8 2011 7.5 2012 7.9 用移动平均法预测2013年该企业销售量。 某公司2001~2011年的产品销售量数据如下表所示，根据数据特点采用指数平滑法预测该公司2012年的销售量。
表（2） 年份 销售量（万台） 2001 175 2002 172 2003 180 2004 192 2005 201 2006 210 2007 220 2008 227 2009 235 2010 232 2011 240 表（3）为2005年1季度~2012年4季度某汽车公司销售季度统计数据，试用Holt-Winters指数平滑法预测2013年该汽车公司1~4季度的销售额。
表（3） 年份 季度 销售额（万辆） 2005 1 102.2 2005 2 109.9 2005 3 112.1 2005 4 122.8 2006 1 131.1 2006 2 133.3 2006 3 121 2006 4 123.7 2007 1 139.7 2007 2 162.2 2007 3 139.3 2007 4 174 2008 1 185.9 2008 2 195.7 2008 2008 2009 2009 2009 2009 2010 2010 2010 2010 2011 2011 2011 2011 2012 2012 2012 2012 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 3.4实验过程
172.9 178.3 219 230.1 221.9 230.9 268.5 268.1 206.4 226.4 271 362.4 369.6 364 466.2 468.6 402.8 507 表（1）的实验步骤
步骤1：利用2007版的Excel绘制时序图
选中数据区域A1：B21，点击Excel软件菜单中的【插入】，从下拉菜单中点【散点图】，
选择第一个散点图样式，单击后得到如下散点图
散点图比较平稳，没有递增或递减趋势，所以应选择一次移动平均法。 步骤2：单击主菜单中的【数据】，在下来菜单中点数据分析，出现如下对话框，选择移动平均。
点确定得如下对话框：
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