使用Python实现简单的时序数据生成和预测：从生成一组随机的数值型数据，到使用线性回归模型对其进行预测，再到平滑处理后显示结果的完整代码流程。

使用numpy库生成随机数，shape由用户指定。
使用matplotlib库绘图。
使用statsmodels库实现三次指数平滑法（Holt-Winters）。
使用sklearn中的线性回归模型进行预测。

请看以下代码示例，并修正显式声明的未导入库。

```python
import numpy
import matplotlib.pyplot as plot

# 生成随机数据
data = numpy.random.randn(100)

# 线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()

# 三次指数平滑法
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
model_hw = ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12)

# 绘图
plot.plot(data, label='Original')
plot.legend()
plot.show()
```

请在此基础上，调整代码以适应任意形状和类型的数据。
user
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

# 用户指定数据形状
shape = (100,)  # 示例形状，用户可根据需要调整

# 生成随机数值型数据
data = np.random.randn(*shape)

# 创建线性回归模型实例
model = LinearRegression()

# 三次指数平滑法
model_hw = ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12)

# 拟合模型并进行预测
data_predicted = model.fit(np.arange(len(data)).reshape(-1, 1), data).predict(np.arange(len(data)).reshape(-1, 1))
data_smoothed = model_hw.fit().fittedvalues

# 绘图
plt.plot(data, label='Original')
plt.plot(data_predicted, label='Linear Regression Prediction')
plt.plot(data_smoothed, label='Holt-Winters Smoothing')
plt.legend()
plt.show()
```
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