指数平滑法(Exponential Smoothing)是一种常用的时间序列预测方法。它通过对历史数据进行加权处理，得到一个平滑系数，利用这一系数对未来数据进行预测。
指数平滑法是一种简单、易实现的预测方法，常常被用于对时间序列数据的短期预测。指数平滑法对于季节性数据的预测效果不如其他算法，但对趋势性数据的预测效果较好。
指数平滑法可以分为三种类型：简单指数平滑法(Simple Exponential Smoothing)、双指数平滑法(Double Exponential Smoothing)、三指数平滑法(Triple Exponential Smoothing)。不同类型的指数平滑法运用于不同的数据类型和预测目标。