常见的平滑预测技术有哪些？

常见的平滑预测技术主要包括简单移动平均法、加权移动平均法和指数平滑法。这些方法都是通过对历史数据进行平滑处理来预测未来趋势，其中：
1. 简单移动平均法是将最近N期的数据求平均值作为下一期的预测值。这种方法操作简便，但对数据中的随机波动较为敏感。
2. 加权移动平均法是在简单移动平均的基础上，给不同时间点的数据分配不同的权重，通常离预测期越近的数据给予越大的权重。这样可以更好地反映最近的变化趋势。
3. 指数平滑法则是一种特殊的加权平均方法，它对所有历史数据都赋予一定的权重，但这些权重是按指数形式递减的，即距离预测点越远的数据其权重越小。这种方法不仅考虑了所有过去的数据，而且更侧重于最近期的信息。

这三种技术各有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。