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基于Bagging指数平滑方法的航空客运需求预测

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指挥信息系统与技术 2020年第6期11卷 71-75页

作者：陈欣盛寅杨茹南京财经大学管理科学与工程学院南京210023 空中交通管理系统与技术国家重点实验室南京210007

针对航空客运需求预测问题,提出了将Bagging集成算法与指数平滑方法相结合的Bagging指数平滑方法。首先,将航空需求时间序列数据分解为季节项、趋势项和噪音项;然后,通过移动平均采样方法对残差进行重采样,并将重采样的噪音新样本与季... 详细信息

针对航空客运需求预测问题,提出了将Bagging集成算法与指数平滑方法相结合的Bagging指数平滑方法。首先,将航空需求时间序列数据分解为季节项、趋势项和噪音项;然后,通过移动平均采样方法对残差进行重采样,并将重采样的噪音新样本与季节项和趋势项重新相加,得到模型的训练样本;最后,利用Bagging指数平滑方法对每个时间序列训练样本进行预测分析,聚合得到最终预测结果。模型评估结果表明,该方法优于其他传统的时间序列预测方法。

关键词：时间序列 Bagging集成算法指数平滑方法航空客运需求

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线性模型二次指数平滑预测方法研究

预测 1993年第6期12卷 53-54页

作者：李光久江苏工学院

二次指数平滑公式由于具有时间序列数据厚近薄远的调节性、修匀平滑性、递推性、自适应性等优点,在传统时间序列预测中占有重要的地位,起着特殊的作用.但是,和移动平均方法一样,对于呈现增长变动趋势的经济变量,指数平滑方法也会产生滞... 详细信息

二次指数平滑公式由于具有时间序列数据厚近薄远的调节性、修匀平滑性、递推性、自适应性等优点,在传统时间序列预测中占有重要的地位,起着特殊的作用.但是,和移动平均方法一样,对于呈现增长变动趋势的经济变量,指数平滑方法也会产生滞后偏差.自然,在线性增长模型中,也不例外。本文拟对二次指数平滑在线性模型预测中的滞后效应与预测误差分析方面进行一些探讨. 1 问题的提出在传统的时间序列预测方法中。

关键词：线性模型指数平滑方法预测

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关于指数平滑的动态特性的讨论

工程管理科技前沿 1989年第2期 54-57页

作者：董祺北京电子工业管理干部学院

一、前言在工业、商业等经济领域中有关预测(或预报)问题常常采用经验的方法,在这些方法中比较重要和广泛应用的是指数加权滑动平均法(EWMA),或称为指数平滑法。这种方法在概念上简单明晰,使用时比较简便,在计算预测值时不需要保存大量的

关键词：指数平滑指数平滑方法 ARMA 动态特性

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内蒙古综合运输需求预测

北京交通大学学报（社会科学版） 2009年第4期8卷 43-46页

作者：姜革锋北京交通大学经济管理学院北京100044

本文运用灰色系统模型和指数平滑方法对内蒙古地区近12年相关运输数据进行分析,预测出内蒙古地区未来5年综合运输需求的客运总量和货运总量。2010-2015年内蒙古地区综合运输需求总量将继续保持上升趋势,综合运输发展具有较大潜力。

关键词：综合运输需求预测灰色系统模型指数平滑方法

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组合模型在我国社会消费品零售总额预测中的应用研究

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组合模型在我国社会消费品零售总额预测中的应用研究

作者：王佳宁兰州交通大学

学位级别：硕士

社会消费品零售总额是衡量我国人民消费水平的重要指标,也是影响国民经济的重要因素。因此,研究我国社会消费品零售总额的发展趋势对于我国经济的发展具有重要的意义。社会消费品零售总额是一组时间序列时序,根据经典的时间序列预测理论... 详细信息

社会消费品零售总额是衡量我国人民消费水平的重要指标,也是影响国民经济的重要因素。因此,研究我国社会消费品零售总额的发展趋势对于我国经济的发展具有重要的意义。社会消费品零售总额是一组时间序列时序,根据经典的时间序列预测理论,本文的具体工作包括:首先,构建了X-12-ARIMA模型(加法和乘法),同时对这两个模型进行比较分析,结果表明X-12-ARIMA乘法模型的拟合效果高于X-12-ARIMA加法模型,乘法模型的MAPE较小,拟合程度较高。最后对模型AR、MA、ARIMA进行了比较,结果表明X-12-ARIMA乘法模型的拟合程度较高,对预测具有一定的优势。其次,构建了状态空间模型下的指数平滑方法(ETS方法),对状态空间模型下的指数平滑理论进行了系统的研究,并给出常用指数平滑方法的点预测推导形式。通过实证分析,最优拟合模型为ETS(M,MD,M),结果表明ETS模型的拟合程度和预测精度都比较高,模型的MAPE较小,模型对原始时序的季节性、趋势性和周期性因素拟合较好。ETS模型能够充分的剔除原始时序中所包含的各项信息。再次,根据单项预测模型的拟合效果,本文构建了组合预测模型。并在此基础上引入了两种优化权重系数算法,分别为非线性规划方法和混沌粒子群优化算法。根据实证分析,结果表明基于混沌粒子群算法权重优化的组合模型拟合程度更高,且拟合效果均高于单项预测方法。应用混沌粒子群算法来优化权重系数,较大程度上提高了模型的拟合精度和预测精度。组合模型充分的应用了各个单项模型的优点,同时将单项预测模型的优势结合到了一起。最后,根据上述单项模型和组合模型的研究结果,进行分析比较结果表明基于混沌粒子群算法来优化权重系数的组合模型的拟合程度较高,对我国社会消费品零售总额的拟合预测程度较好,MAPE较小。并应用本文所建立的两类权重优化方法的组合模型对我国社会消费品零售总额时序进行了数据的拟合和预测对比分析,同时对未来的我国社会消费品零售总额时序进行了预测。综上所述,组合模型的拟合精度均高于单项预测模型的拟合精度,而在组合结构中,应用混沌粒子群算法对组合权重系数进行优化能够进一步提高组合模型的拟合精度,因此本文所建立的组合预测模型是有效的,具有一定的实用价值和指导意义。

关键词：社会消费品零售总额指数平滑方法时间序列模型组合预测模型混沌粒子群算法

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证券投资管理中收益率的预测方法研究

证券投资管理中收益率的预测方法研究

作者：耿丽君中南大学

学位级别：硕士

证券投资活动是现代经济市场中一个有效和最常见的投资行为,投资收益率是所有投资者最为关心的决策依据。未来收益率的非确定性对证券投资管理中收益率的预测有着重要的作用。本文将采用三种预测算法：回归预测算法,指数平滑预测算法和G... 详细信息

证券投资活动是现代经济市场中一个有效和最常见的投资行为,投资收益率是所有投资者最为关心的决策依据。未来收益率的非确定性对证券投资管理中收益率的预测有着重要的作用。本文将采用三种预测算法：回归预测算法,指数平滑预测算法和GM(1,1)预测算法,对证券收益率进行预测,并对这些方法加以比较,选择最合适的方法。实证数值结果表明：1、对原始信息较多,自变量和因变量之间相关性较强,只是做短期预测时,多元线性回归方法的预测效果好。2、当时间序列变化不大比较稳定时,并原始数据资源较少,采用指数平滑方法的预测效果更佳。3、当原始信息较少,无规律,光滑离散原始序列且不服从典型分布时,选用GM(1,1)方法得到的预测效果最佳。本文逐一详细介绍了指数平滑预测算法、多元线性回归预测算法和GM(1,1)预测算法,就三种算法的基本原理、建模过程以及误差的检验进行了一一阐述,并通过经济市场历史数据对三种算法进行了实证效果比较,并对其预测效果、使用条件及特点进行了分析,为经营者决策提供实证的科学依据。

关键词：证券投资回归方法指数平滑方法 GM(1,1)预测方法

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赤峰市物流需求预测研究

赤峰市物流需求预测研究

作者：刘海波吉林大学

学位级别：硕士

自从上个世纪90年代引入物流概念以来，物流产业随着经济的增长在我国迅速发展，物流需求增长异常迅速，物流需求量较大，我国正在成为物流大国。伴随着我国国家“十二五”规划明确提出加快建设现代物流服务体系，加快物流基础设施的建... 详细信息

自从上个世纪90年代引入物流概念以来，物流产业随着经济的增长在我国迅速发展，物流需求增长异常迅速，物流需求量较大，我国正在成为物流大国。伴随着我国国家“十二五”规划明确提出加快建设现代物流服务体系，加快物流基础设施的建设和衔接，提高物流效率，降低物流成本，优化物流产业发展布局，推广现代物流管理，提高物流智能化和标准化水平。物流业的快速发展，势必带来物流需求的快速增长。伴随着改革开放政策的深入发展，赤峰市的社会经济发展异常迅速，运输业也得到很大的发展，公路、铁路以及航空货物运输的发展也面临着重大的挑战，因此，本文对赤峰市物流需求预测进行研究，首先对物流需求预测的相关理论进行分析，包括物流需求预测的概念、原理、步骤及影响因素;并结合本论文所使用的预测方法—指数平滑方法、灰色预测模型及回归分析预测模型，本文还对这三种预测方法进行了综合分析和介绍。在本文的最后一章中，首先分析了赤峰市当前的物流需求现状，内容涉及公路、铁路及航空货运量等方面，最后结合赤峰市当地经济发展情况，结合统计年鉴中获得的货运量数据以及其它数据，运用三种模型方法对赤峰市公路、铁路及航空货运量进行预测，并提出如何发展赤峰市物流业的措施和对策。

关键词：物流需求物流需求预测指数平滑方法灰色预测模型回归分析预测货运量

基于浮动车的城市道路行程时间采集与预测方法研究

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基于浮动车的城市道路行程时间采集与预测方法研究

作者：杨立娟吉林大学

学位级别：硕士

利用浮动车进行城市道路行程时间数据的采集和预测,能够在数据源上保证数据的精度和可靠性,提高数据的质量,另外,一方面,可以为用户出行提供交通诱导服务,使用户躲开交通拥挤和事故发生路段,以便合理地掌握出行时间,提高出行效率;另一方... 详细信息

利用浮动车进行城市道路行程时间数据的采集和预测,能够在数据源上保证数据的精度和可靠性,提高数据的质量,另外,一方面,可以为用户出行提供交通诱导服务,使用户躲开交通拥挤和事故发生路段,以便合理地掌握出行时间,提高出行效率;另一方面,为交通管理部门提供数据支持,预测交通拥挤的持续时间和交通事故的事发路段及持续时间,进行交通异常状态的判别和交通事件的自动检测,缓解交通压力,提高行车速度。论文首先确定了影响行程时间精度、可靠性、稳定性和质量的影响因素,如GPS数据的采样周期和传输周期、行程时间的分析周期、浮动车样本量和路段长度的划分,并用实测数据进行分析验证。论文还对GPS数据进行了预处理,对错误数据进行修正、丢失数据进行补充,以期提高数据的精度。GPS数据和GIS地图进行匹配时,由于GPS误差和GIS地图也存在有误差,本文就提高地图匹配精度的方法进行了研究。最后,运用ARMA模型、指数平滑方法、RBF神经网络和数据融合技术进行路段行程时间预测,路段平均行程速度为输入变量,输出特定路段的行程时间,并用实测数据进行分析验证。结果表明,RBF神经网络方法的预测精度要优于ARMA模型和指数平滑方法,而数据融合技术的预测精度更优于RBF神经网络,预测效果较为理想。

关键词：浮动车 GPS 行程时间采集与预测 ARMA模型指数平滑方法 RBF神经网络组合预测模型

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温特线性和季节性指数平滑法的参数优选

吉林财贸学院学报 1987年第6期 66-73页

作者：蒋成林

一温特(Winters)线性和季节性指数平滑法是六十年代初由温特研究制定出来的一种较高级形式的指数平滑方法.这种方法最突出的优点是对具有趋势变动和季节变动两种形式的时间数列,分别对每种形式进行指数平滑,然后将各种形式的平滑结果... 详细信息

一温特(Winters)线性和季节性指数平滑法是六十年代初由温特研究制定出来的一种较高级形式的指数平滑方法.这种方法最突出的优点是对具有趋势变动和季节变动两种形式的时间数列,分别对每种形式进行指数平滑,然后将各种形式的平滑结果结合起来,对原时间数列进行预测.这就扩大了指数平滑方法的应用范围,提高了对兼有趋势和季节变动两种形式时间数列预测的准确性.

关键词：季节性指数平滑法参数优选指数平滑方法平滑参数时间数列动态数列季节变动季节分量预测公式目标函数值目标值偏相关函数实际观察值温特