在一次指数平滑预测模型中,预测销售量与实际销售量的差异和变化都比较大时,平滑系数宜取小些,以强调重视历史发展趋势。A. 正确B. 错误

指数平滑法的核心在于通过平滑系数α（alpha）平衡历史数据与新数据的影响。平滑系数α的取值决定了模型对数据变化的敏感度：

• α较大时，模型更关注近期数据，能快速响应变化；
• α较小时，模型更依赖历史趋势，对新变化反应较慢。

题目中提到“预测与实际差异和变化较大”，此时若取较小的α，会导致模型无法及时修正预测偏差，进一步扩大误差。正确做法应增大α，使模型更快适应实际变化。

关键知识点

1. 平滑系数α的作用：控制预测值对实际值变化的响应速度。
2. α与数据波动的关系：数据波动大时，需增大α以提高模型灵敏度。

逻辑推导

• 当预测与实际差异大时，说明模型对历史趋势的依赖过强（α可能过小）。
• 若继续减小α，模型会更“固执”地沿用历史趋势，忽略新数据的警示作用，导致预测误差累积。
• 正确操作应增大α，让近期实际值对预测产生更大影响，及时调整方向。