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指数平滑与自回归融合预测模型及应用研究

指数平滑与自回归融合预测模型及应用研究

作者：陈然辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

时间序列预测理论及模型研究一直是众多学者关注的热点问题,具有重要的应用价值。经典的时间序列预测模型拥有坚实的理论基础,在各领域的应用中成果显著;基于机器学习的神经网络模型具有高度的智能化,在大数据时代的背景下,已快速成为... 详细信息

时间序列预测理论及模型研究一直是众多学者关注的热点问题,具有重要的应用价值。经典的时间序列预测模型拥有坚实的理论基础,在各领域的应用中成果显著;基于机器学习的神经网络模型具有高度的智能化,在大数据时代的背景下,已快速成为各领域预测问题中的首选模型。但是,对非平稳且历史数据量较少的时间序列进行一步预测时,现有预测模型的适用性不高。所以,本文提出了一种对非平稳且历史数据量较少的时间序列的一步预测方法。本文首先对现有预测方法进行了系统整理、全面学习和重点研究。从方法特征和历史脉络两个维度,将时间序列分析方法按照基于均值特征、差分特征、人工神经网络、混沌特性和NLP框架的预测模型分类进行了概述。其次,针对非平稳且历史数据量较少的时间序列的一步预测问题,将指数平滑与自回归预测的思想方法进行了融合,提出了一种基于微分动力学方程的预测模型,具体包括描述预测机理的二阶微分方程、方程的离散化结构、网络拓扑结构;给出了模型的预测应用原理;引进了预测误差和预测同态度两个模型有效性的评价指标,定义了稳态指数和转折指数两个模型适用性的评价指标。最后,基于12组样本数据序列对模型的预测有效性进行了实证分析,结果表明,12组样本预测偏差的绝对值序列近似服从指数分布,因此,发生大预测误差事件的情况是可控的;论文模型适用于时间序列一步预测问题,稳态指数与预测误差、转折指数与预测同态度存在一定的关系,可以由稳态指数和转折指数先验的估计预测误差和预测同态度,使模型对预测有效性具有一定的先验感知能力;针对强趋势时间序列预测存在系统性偏差的问题,论文提出的预测值修正算法是有效的。基于文献数据同LSTM和GRU模型进行了比较分析,由对比实验的结果可知,在一步预测问题中,论文模型较文献中的LSTM和GRU模型更为适用。此外,探索性地将模型的预测原理拓展应用到周期性时间序列的整周期预测问题,与文献方法相比,论文模型具有所需历史数据量小、数据动态更新及使用和模型响应速度快的优点,只是预测误差略高于文献方法,因此论文模型作为一步预测模型,对长期预测目前还只能作为参考。该论文有图29幅,表8个,参考文献89篇。

关键词：时间序列预测指数平滑自回归 BP神经网络实证分析

基于粗糙集理论修正的后续备件指数平滑预测方法

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系统工程与电子技术 2018年第4期40卷 833-838页

作者：董骁雄陈云翔蔡忠义张玮玉空军工程大学装备管理与安全工程学院陕西西安710051 中国南方航空股份有限公司西安分公司陕西西安710065

针对后续备件需求预测误差大的问题,提出一种基于粗糙集理论修正的后续备件指数平滑预测方法。根据备件需求数据呈现的趋势,通过拟合确定指数平滑法的次数和平滑系数。从装备在使用过程中影响备件需求数据波动的因素出发,提出了不依赖... 详细信息

针对后续备件需求预测误差大的问题,提出一种基于粗糙集理论修正的后续备件指数平滑预测方法。根据备件需求数据呈现的趋势,通过拟合确定指数平滑法的次数和平滑系数。从装备在使用过程中影响备件需求数据波动的因素出发,提出了不依赖于基本预测方法的改进预测思路。构建基于粗糙集理论的修正模型。结合算例,对比分析所提方法的优越性,结果表明修正方法可以显著提高预测精度,提出的改进方法不涉及基本预测方法内部特性且无需引入其他辅助方法,通用性较强。

关键词：后续备件需求指数平滑粗糙集

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基于PMM模型指数平滑的位置预测算法研究

基于PMM模型指数平滑的位置预测算法研究

作者：吴锡军杭州师范大学

学位级别：硕士

随着无线通信技术的快速发展和智能手机的广泛应用,基于位置的服务也得到了广泛的发展,在积累了海量数据的同时也对用户位置预测算法提出了更高的要求。经典模型通过对签到点的上下文信息的使用、结合社交网络以及机器学习领域其他模型... 详细信息

随着无线通信技术的快速发展和智能手机的广泛应用,基于位置的服务也得到了广泛的发展,在积累了海量数据的同时也对用户位置预测算法提出了更高的要求。经典模型通过对签到点的上下文信息的使用、结合社交网络以及机器学习领域其他模型,形成混合位置预测模型,例如频次模型,高斯模型,基于马尔科夫链的模型。然而,这些模型大多数只考虑近期的签到数据集,忽视了更早的签到数据集,虽然部分模型使用了用户全部签到数据集,但是没有对历史签到数据集进行权重分配,无法体现不同时期历史数据对于位置预测的作用和价值。为了提高传统位置预测算法的精度,本文研究了历史签到数据对位置预测的影响,进而提出了基于指数平滑的位置预测算法,提高了位置预测算法的精度。主要研究内容如下:(1)研究了历史签到数据与当前的时间差对用户出现位置的概率分布的影响。通过对历史签到数据集进行分析发现:数据时间范围越大,用户位置分布越广;时间差越大,用户位置共现的可能性越低,历史签到数据对当前位置预测的影响力越弱。这些结果表明采用基于指数平滑衰减的历史签到数据权重分配法来确定不同时期数据的权重,能够更为好地反映历史数据的重要性。(2)研究了不同用户在不同工作日下签到数据的稀疏性对位置预测算法准确度的影响。分析位置预测模型的准确度和签到点数量的关系,发现用户的签到点数量越密,位置预测算法的精度越高,而且在不同的数据量下模型的参数拟合误差不同,基于此引入了签到点的数量占比来确定数据密度在模型参数拟合中的权重。(3)建立了基于时序签到数据的位置预测模型。将指数平滑应用到周期性运动模型(Periodic Mobility Model,PMM)的参数拟合和签到数据权重分配部分,考虑签到数据的周期属性和数据稀疏性对位置预测的影响。本文测试数据约有17万条,预测精度提升了0.3%-1%,正确预测的数量增加了909条。实验结果表明,历史签到数据的数据密度越大,与当前的时间差越小,对当前位置预测的影响越强,相同周期的签到数据的影响力更大。本文采用指数平滑法为不同时期的历史签到数据分配权重,同时考虑签到数据的周期属性和数据稀疏性对用户位置预测的影响。构建基于指数平滑的位置预测算法,提高位置预测算法的精度,满足基于位置服务的需求,提高服务质量。同样可以为如何使用历史签到数据去对用户位置进行预测提供了一定的思路和启示。

关键词：位置预测指数平滑历史签到数据集数据稀疏周期属性

基于指数平滑和ARIMA模型的西北地区饱和水汽压差预测

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干旱区研究 2021年第2期38卷 303-313页

作者：韩永贵韩磊黄晓宇高阳宁夏大学资源环境学院宁夏银川750021 教育部中阿旱区特色资源与环境治理国际合作联合实验室宁夏银川750021 宁夏大学环境工程研究院宁夏银川750021

饱和水汽压差是土壤-植被-大气连续体水分传输过程的关键影响因素,在全球气候变化背景下,预测西北地区饱和水汽压差,对于植被恢复和农林业气象灾害风险评估具有重要的现实意义。基于西北五省(区)1990—2019年月饱和水汽压差值,采用趋势... 详细信息

饱和水汽压差是土壤-植被-大气连续体水分传输过程的关键影响因素,在全球气候变化背景下,预测西北地区饱和水汽压差,对于植被恢复和农林业气象灾害风险评估具有重要的现实意义。基于西北五省(区)1990—2019年月饱和水汽压差值,采用趋势分析和小波分析等方法研究了西北地区饱和水汽压差年际变化特征和周期性变化规律;采用指数模型和ARIMA模型,筛选最佳样本步长和预测步长,对西北地区饱和水汽压差进行模拟和预测。结果表明:(1)西北五省(区)中,新疆年均饱和水汽压差最高,其次为宁夏、陕西、甘肃和青海;近30 a整体上西北地区饱和水汽压差呈上升趋势,其中宁夏和新疆饱和水汽压差上升幅度最大,分别为0.036 kPa·(10a)^(-1)和0.033 kPa·(10a)^(-1),其次为甘肃[0.026 kPa·(10a)^(-1)]、青海[0.021 kPa·(10a)^(-1)]和陕西[0.012 kPa·(10a)^(-1)];(2)西北各省(区),16 a尺度周期对小波方差贡献最大,为饱和水汽压差变化的主周期。此外,陕西、甘肃和新疆还存在24~27 a的周期特征,方差贡献较小;(3)相对于指数模型,ARIMA模型均方根误差平均减少42.3%,决定系数R2平均提高11.1%,Nash-Sutclife效率系数平均提高17.7%,有效提高了饱和水汽压差预测精度;(4)未来一段时间内,西北各地区饱和水汽压差均存在不同程度的升高趋势,以宁夏和新疆地区的饱和水汽压差增幅最为明显,分别为9.5%和8.9%。

关键词：饱和水汽压差指数平滑 ARIMA模型预测西北地区

基于核空间联合稀疏表示和指数平滑的多基地水下小目标识别

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电子学报 2024年第1期52卷 217-231页

作者：王佳维许枫杨娟中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

针对多基地水下小目标分类识别问题,本文提出了一种基于核空间联合稀疏表示和指数平滑的多基地水下小目标识别方法 .对水下目标多角度散射信号提取6种典型的具有信息互补性和关联性的特征,提出一种随机森林(Random Forest,RF)和最小冗... 详细信息

针对多基地水下小目标分类识别问题,本文提出了一种基于核空间联合稀疏表示和指数平滑的多基地水下小目标识别方法 .对水下目标多角度散射信号提取6种典型的具有信息互补性和关联性的特征,提出一种随机森林(Random Forest,RF)和最小冗余最大相关(minimum Redundancy and Maximum Relevance,mRMR)相结合的特征选择方法(RF-mRMR),得出综合的特征重要性排序结果 .通过实验得出分类模型所需的最优特征子集,达到降低数据处理复杂度和提高目标分类结果的目的 .为了捕捉到数据中的高阶结构,在联合稀疏表示模型的基础上,使用核函数将线性不可分的特征数据映射到高维核特征空间.为了充分挖掘稀疏重构后包含在残差波段中的有用信息,使用指数平滑公式对具有一定意义的残差信息进行再利用,最后由核特征空间下的最小误差准则判定目标的类别.应用本文提出的方法对4类目标的海试数据进行识别,结果表明,相较于其他7种对比算法,本文提出的改进方法具有更好的分类性能,而且大多数情况下,本文提出的算法在双基地声呐模式下具有比单基地声呐更高的识别准确率和更低的虚警率.

关键词：多基地水下小目标识别多特征融合特征选择核空间联合稀疏表示指数平滑

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基于新贴近度的产品成本测算指数平滑模型

计算机集成制造系统 2014年第3期20卷 555-558页

作者：吴利丰刘思峰方志耕雷勋平南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京210016

针对复杂产品概念设计阶段难以精确测算成本的问题,分析了新产品与已有产品的贴近程度。提出一种配置各指标权重的方法,研究了目标序列的加权距离比重贴近度测度模型及性质。将加权距离比重贴近度作为平滑系数对新产品进行成本估算,与... 详细信息

针对复杂产品概念设计阶段难以精确测算成本的问题,分析了新产品与已有产品的贴近程度。提出一种配置各指标权重的方法,研究了目标序列的加权距离比重贴近度测度模型及性质。将加权距离比重贴近度作为平滑系数对新产品进行成本估算,与平滑系数不变的指数平滑方法进行对比,结果表明该方法具有较高的预测精度。

关键词：复杂产品成本测算驱动效应指数平滑加权距离比重贴近度产品设计

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指数平滑法在基坑深层位移预测中的应用

矿冶工程 2013年第2期33卷 5-7页

作者：熊莎贺跃光姬方戴潇蕾长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410076

将指数平滑法应用于基坑深层位移预测中,并利用累计方差和最小准则选取平滑系数α。运用指数平滑法对某基坑工程3#测斜孔20 m深处监测数据进行预测分析,得到最大绝对误差为0.41 mm,远小于规定值,表明预测效果良好。通过比较3#测斜孔15 ... 详细信息

将指数平滑法应用于基坑深层位移预测中,并利用累计方差和最小准则选取平滑系数α。运用指数平滑法对某基坑工程3#测斜孔20 m深处监测数据进行预测分析,得到最大绝对误差为0.41 mm,远小于规定值,表明预测效果良好。通过比较3#测斜孔15 m深处与20 m深处的同期预测数据的平均绝对误差与均方差,得出15 m深处预测误差较20 m深处大,表明20 m处预报较准确。

关键词：基坑深层位移指数平滑预报

指数平滑法在林地水分动态模拟和预测中的应用

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水土保持通报 2011年第2期31卷 128-132页

作者：崔哲伟毕华兴云雷田晓玲靳刚雷北京林业大学水土保持学院水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室北京100083 山西吉县森林生态系统国家野外科学观测研究站山西吉县042200

指数平滑法是广泛应用的基于时间序列进行预测的方法之一,但是目前该方法在土壤水分动态模拟与预测方面的应用较少。采用指数平滑法中的Simple模型,对晋西黄土区人工刺槐林地2009年6月1日至9月30日间每日土壤含水率和土壤蓄水量进行了... 详细信息

指数平滑法是广泛应用的基于时间序列进行预测的方法之一,但是目前该方法在土壤水分动态模拟与预测方面的应用较少。采用指数平滑法中的Simple模型,对晋西黄土区人工刺槐林地2009年6月1日至9月30日间每日土壤含水率和土壤蓄水量进行了模拟和预测。结果表明,该模型能够以一定精度对土壤含水率和土壤蓄水量进行模拟和预测;在0—150cm土层内的7个不同观测土层中,随着土层深度的增加,该模型的预测准确性增大。100—150cm土层预测值最大误差<5%,并且120—150cm土层的预测在7个观测土层中最为准确,其平均误差率仅为0.101 1%。对预测值与实测值进行比较后得出,降雨、蒸发蒸散、地表径流、植物根系吸收等影响因素可能对人工刺槐林地的土壤含水率和土壤蓄水量的影响深度可至120cm。

关键词：指数平滑土壤水分预测人工刺槐林

基于改进指数平滑神经网络模型的大坝沉降预测

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地理空间信息 2022年第3期20卷 30-33,37页

作者：韩宸宇黄腾李桂华钱炜河海大学地球科学与工程学院江苏南京211100

为了及时跟踪非线性化大坝沉降数据并长期预测,针对传统指数平滑方法的缺陷,将改进的指数平滑方法与BP神经网络模型相结合,研究了其在大坝沉降监测中的应用。通过控制全局和局部的目标函数形成改进的指数平滑方法,获得一组平滑预测值;... 详细信息

为了及时跟踪非线性化大坝沉降数据并长期预测,针对传统指数平滑方法的缺陷,将改进的指数平滑方法与BP神经网络模型相结合,研究了其在大坝沉降监测中的应用。通过控制全局和局部的目标函数形成改进的指数平滑方法,获得一组平滑预测值;再利用BP神经网络对平滑预测值和平滑预测值与观测值的误差序列进行训练;最后将下一步的误差序列和平滑预测值作为输入,得到的误差预测值与原有平滑预测结果组成沉降预测值。实验表明,组合后的模型预测适应性较好,预测精度较高。

关键词：大坝沉降指数平滑改进的指数平滑方法 BP神经网络组合模型