指数平滑法的基本公式如下：
\[ S（t） = \alpha X（t） + （1 - \alpha） S（t-1） \]
其中：
\（ S（t） \） 是时间 \（ t \） 的预测值；
\（ X（t） \） 是时间 \（ t \） 的实际发生的值；
\（ S（t-1） \） 是时间 \（ t-1 \） 的预测值；
\（ \alpha \） 是平滑因子，取值范围为 \（ 0 \leq \alpha \leq 1 \）。
这个公式表明，当前预测值是本期实际值和上一期预测值的加权平均，权重分别为 \（ \alpha \） 和 \（ 1 - \alpha \）。当 \（ \alpha = 1 \） 时，指数平滑方程等价于实际值，即不进行平滑处理；当 \（ \alpha = 0 \） 时，平滑指数为上一次的平滑指数，即忽略当前实际值，仅取上一时刻的指数平滑结果，此时数据近似能被看作是恒定的。
此外，如果需要考虑趋势，可以使用带趋势修正的指数平滑法，其公式为：
\[ Y_{ITt} = Y_t + T_t \]
其中：
\（ Y_{ITt} \） 是包含趋势预测的值；
\（ Y_t \） 是对第 \（ t \） 期进行简单指数平滑预测的值；
\（ T_t \） 是第 \（ t \） 期的趋势修正值，计算公式为：
\[ T_t = （1 - b） T_{t-1} + b （Y_t - Y_{t-1}） \]
其中 \（ b \） 是选择的趋势平滑系数。
希望这些信息对你有所帮助。
