动态三次指数平滑法及应用实例

传统的指数模型多用于处理线性趋势的时间序列,本文在此基础上建立了可以处理非线性时间序列数据的动态三次指数平滑模型.以拟合值与源数据误差的平方和为评价指标,通过使得该指标最小来计算最优时间序列系数,建立三次动态指数平滑模型.评价指标类似于评价函数,对模型自动评价,从而提高模型的适应能力,提高模型的计算精度.通过对实际时间...     

自适应动态三次指数平滑法在交通预测中的应用

针对传统三次指数平滑法预测模型中平滑系数固定不变、难以跟踪时间序列随时间变化的因素、无法反应不同时间段历史数据对预测结果的影响等缺点,提出了一种改进的动态三次指数平滑法.该方法通过误差平方、最小原则和地毯式搜索算法来获得动态调整的平滑因子,对波动范围较大且呈非线性变化规律的数据有很强的适应性.将自适应动态三次指数平滑法与SARIMA模型、三次指数平滑法进行对比,由铁路旅客发送量的仿真实例分析结果可知,自适应动态三次指数平滑法能更好地适应时间序列的变化趋势,具有良好的预测精度.     

指数平滑结合条件Markov预测模型研究——基于新疆货运量预测

建立了一个时间序列预测模型。以三次指数平滑模型为基本预测模型,并基于马尔科夫链定义了误差修正模型--条件马尔科夫链。条件马尔科夫链的特点在于将传统马尔科夫链中的一步状态转移概率矩阵变成条件一步状态转移概率矩阵,即在条件马尔科夫链的状态转移概率矩阵中,每个元素的意义为:在已知t-1时刻的状态下,t时刻的状态转向t+1时刻状态的概率:即P{(E_t→E_(t+1))/E_(t-1)}。在文章中以新疆货运量为实验对象,通过对新疆货运量这一指标用三次指数平滑模型,用三次指数平滑模型结合马尔科夫链和三次指数平滑模型结合条件马尔科夫链三个模型进行预测,结果显示,经过条件马尔科夫链修正后的预测结果误差最小,证明文中模型可以有效提高预测精度。     

粗铜冶炼中铜锍品位的动态预测模式 —AR（p）与指数平滑最优组合法

提出了一种对铜锍品位进行预测的新方法 ,即以采集的现场数据为基础 ,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型 .AR(p)模型要求数据对象是平稳时间序列 ,而三次指数平滑模型的数据对象具有随机性 ,考虑到铜锍品位的波动性 ,将 2种模型按最小二乘原理 ,以组合预测误差平方和为目标函数 ,通过使误差平方和极小化来确定 2种预测方法的最优加权系数 ,建立了一种新的组合模型 ,其预测误差最小 .结果表明 ,在当时数据条件下 ,AR(p)与指数平滑组合模型比AR(p)与指数平滑模型单独使用时精确度都要高 ,这对指导生产具有实用意义 .     

生态环境数据预测方法研究

大规模生态环境数据的处理和统计分析为环境保护和预测提供重要依据,其分析和预测方法成为数据处理的研究重点。在对海量生态环境数据的分类整理和综合处理基础上,基于时间序列的指数平滑法建立了一种动态二次指数生态环境数据预测模型。该模型针对生态环境的实时变化特征,利用二次指数平滑方法实现了静态参数的动态优化处理。以云南大理生态环境数据为样本,通过实验仿真测试和模型分析,结果验证了该模型的适用性和准确性。     

基于时间序列分析的负荷预测方法的比较研究

电力系统负荷预测是电力系统规划和经济运行的基础.趋势移动平均方法和指数平滑方法可以对区域内不同种类负荷时间序列建模,趋势移动平均方法是对负荷时间序列历史数据进行处理,建立趋势分量以及季节分量模型,对残差进行平稳性检验后建立ARMA模型;指数平滑方法是建立Holt-Winter季节乘法模型.Eviews、Excel等软件可获得负荷未来值,并对模型预测功能进行评价,分析两种时间序列方法的差异性,结果表明采用时间序列分析的方法可以取得较好的预测效果.     

基于遗传模拟退火三次指数平滑模型的中药材价格预测研究

目的基于遗传算法与模拟退火算法相结合建立新的平滑指数模型,以亳州中药白芍为例对亳州中药材价格进行预测和实证分析。首先利用遗传算法对种群进行优化,通过基因的遗传、选择、交叉和变异逐渐产生近似最佳解,在利用模拟退火算法对其进行修正,得到最佳平滑参数值,建立新的指数平滑模型,运用建立的遗传模拟退火三次指数平滑模型对亳州白芍的价格进行预测。结果表明对于中药材价格随着时间的推移,价格具有非线性等因素,通过遗传模拟退火方法可以得到最佳的平滑参数值,为指数平滑预测的价格与实际价格相差较小,说明建立的遗传模拟退火三次指数平滑模型具有一定的准确性。遗传模拟退火三次指数平滑模型适合药材价格的预测,能够为市场和政府部门对市场的中药材价格调控起到的决策指导作用。     

基于时间序列的朝阳市生猪价格短期预测研究

为了获取更多利润，降低价格波动带来的风险，对朝阳市生猪价格进行基于时间序列的短期预测研究.根据辽宁省朝阳市某养猪场提供的2020～2022年3种生猪日销售价格，首先利用Excel对数据进行处理，以周为基本单位，把每周的平均价格作为周价格；其次，根据外三元猪价格中前100周的价格，分别采用时间序列预测法中的一次移动平均预测法、一次指数平滑预测法和三次指数平滑预测法来预测后57周的价格，通过与实际价格的对比可知，采用三次指数平滑预测法预测的误差最小，由此用该预测法来预测内三元猪和土杂猪后57周的价格；最后，利用Matlab计算土杂猪、内三元猪的预测值，结果显示二者的预测误差分别为0.386、0.604,并据此绘制价格变化趋势的图像，为养猪场预测生猪价格提供理论依据.     

基于三次指数平滑的云南学龄儿童人数预测研究

构建科学、准确的学龄儿童人数预测模型,对合理规划小学学校数量,制定小学教师招聘计划,制定人口政策具有一定的参考价值。根据预测误差平方和最小原则,利用Matlab循环语句命令编程,设定平滑系数α的一个精度,从0α1的所有值中选择最优α,研究发现利用该法建立的三次指数平滑模型在学龄儿童人数预测方面有较好的预测效果;在此基础上利用马尔科夫预测法,对三次指数平滑模型预测结果进行修正,弥补了因随机波动性导致的预测误差偏大的情形;通过对这两个模型预测结果的对比分析,表明三次指数平滑-马尔科夫模型的预测效果比单独利用三次指数平滑模型的效果有较大改善。     

基于三次指数平滑法的沪牌拍卖月均价预测

随着人们生活水平的提高以及国内外人才向上海的大量涌入,上海车牌拍卖竞争越发激烈,因此对拍牌成交月均价的短期预测具有较高的现实意义.通过对投放数量、投标人数、历史数据等影响因素与成交月均价进行相关性分析发现,利用历史数据进行短期预测最为有效.据此,基于传统的三次指数平滑法和动态三次指数平滑法,利用2016年1~10月上海车牌拍卖成交月均价的历史数据,预测了2016年11月和12月沪牌拍卖成交月均价.同时,通过对预测误差进行分析得到动态三次指数平滑法要优于三次指数平滑法.从而得出,基于动态三次指数平滑法,利用历史数据对车牌月均价进行短期预测,能为车牌拍卖出价提供有效指导.     

基于改进指数平滑法的岩体边坡变形预测

结合VisualBasic.NET编程技术提出了二次和三次指数平滑预测模型参数α的优化改进方法,建立了参数最优的二次和三次指数平滑法预测模型.基于锦屏一级水电站左岸高边坡工程部分监测数据,应用指数平滑法基本原理建立二次指数平滑法和三次指数平滑法预测模型,并应用该模型对左岸高边坡某工程部位监测位移等变形物理量进行预测预报分析,结果表明,改进的预测模型预测结果准确有效,与后期实际监测位移比较误差较小.     

PM2.5的时间分布与演变扩散研究

最初利用时间序列——指数平滑法来分析PM2.5的时间分布情况.考虑到在分析过程中不确定PM2.5与时间之间存在怎样的关系,所以分别建立了一次、二次及三次指数平滑模型,通过对比分析最终确定PM2.5与时间的具体关系.为了更好的控制和治理PM2.5污染物,则需要对其扩散规律进行分析,基于此,本文建立了基于高斯扩散模型的PM2.5污染物扩散模型,建模过程中,首先建立了大气稳定状态下的基本模型,然后在此基础上又进一步建立了能够反映风速、温度以及湿度对PM2.5扩散产生影响的基本模型,具有一定的适用性.     

组合模型在深圳港货物吞吐量预测中的应用

根据深圳港货物吞吐量的历史数据,分别利用时间序列的三次指数平滑法、GM(1,1)灰色预测模型法以及组合预测法对深圳港货物吞吐量进行探讨,并对未来几年深圳港货物吞吐量进行预测.结果表明:组合预测模型融合了前两种预测方法的优点,其平均绝对误差、平均相对误差的绝对值,都小于单独用三次指数平滑法或GM(1,1)灰色预测模型法时的平均绝对误差、平均相对误差的绝对值,可以降低误差,提高预测精度.     

组合模型在港口集装箱吞吐量预测中的应用

根据某港的集装箱吞吐量的历史数据,分别利用时间序列的三次指数平滑法、改进的GM(1,1)残差模型以及组合预测方法对某港的集装箱吞吐量进行了探讨,并对未来几年某港集装箱吞吐量进行了预测.结果证明:组合预测模型融合了前两种预测方法的优点,其平均绝对误差、平均相对误差绝对值以及误差的标准差分别为4.5208,0.0343,49.5161,都小于单独用三次指数平滑法或改进的GM(1,1)残差模型时的平均绝对误差、平均相对误差绝对值以及误差的标准差,达到最优的精度等级.     

垃圾焚烧厂周围环境质量的综合评价模型——以大庆市某垃圾厂为例

采用动态加权综合模型评价方法,建立对垃圾焚烧厂周围环境的动态监测模型。用EXCEL软件对主要污染物进行了数据统计处理,结合大庆市的气象数据、现有数据以及评价环境污染的主要指标,对搜集到的数据进行无量纲处理,通过计算来确定动态权函数,结合SPSS软件求解各级指标对环境的影响程度,即确定各成分的权重,最后得到动态综合评价模型,从而实现对周围环境污染指数的动态监测。     

热连轧精轧机组预设定和自适应研究

以某厂热连轧精轧设定模块为研究对象,在其原有设定模型中添加了另外一种变形抗力模型,通过计算机编写程序,创建回归系数文件,修改输入计算模块,用新添加变形抗力模型回归过的钢种系数对现场生产中与其相近的钢种进行设定计算,比较变形抗力模型添加前后的轧制力预测值偏差。结果表明:添加变形抗力模型后的轧制力计算可以得到比较满意的精度;平滑系数在自适应学习中是十分关键的影响因素,在总结了精轧机组自适应模块中平滑系数的影响因素后,建立平滑系数的动态优化模型,通过编程读取实测数据计算轧制力,比较优化前后的轧制力误差,结果表明对于精轧机组自适应过程,动态优化平滑系数更有助于提高轧制力模型预报精度。     

机场道面使用性能的动态自回归预测模型

针对我国机场道面性能观测时间短,观测数据少,使用现有模型预测精度低,不能根据观测值动态更新预测模型等现状,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测的方法,建立了动态自回归预测模型,进行机场道面使用性能的预估.选取我国华东某机场的实测道面状况指数为基础数据,进行时间序列建模,应用卡尔曼滤波算法实现时间序列模型参数的实时更新,分析模型的预测效果.时间序列数据较少时,难以建立高精度的自回归模型,通过卡尔曼滤波处理建立的动态自回归预测模型精度明显提高.     

三次指数平滑法在基坑地表沉降变形分析中的应用

根据某地铁车站基坑施工过程中地表沉降监测的实测资料,应用三次平滑指数法进行沉降变形的预测,充分证实了在地表沉降变形分析中该预测法的可行性;研究结果表明:在现有地铁车站基坑地表沉降14期观测数据参与建模条件下,三次指数平滑法与时间序列ARIMA(1,1,1)模型相比,其均方误差MSE较小,模型的预测值与吻合较好,平均残差值为-0.010 1,平均相对误差为-0.219 0,确保了地铁车站的正常施工及安全使用,为后续工程建设提供保障。     

基于指数平滑法的京包线铁路客运量预测

铁路客运量预测是编制旅客运输计划的基础,也是铁路技术设备改造的重要依据。铁路客运量预测的方法有多种,利用时间序列法中二次指数平滑模型,结合京包线近几年旅客发送量调查数据,通过时间序列趋势变化分析,计算得出2012-2013年旅客发送量,为科学规划京包铁路发展提供理论依据。     

高速电磁开关阀非线性模型简化与验证

为提高高速电磁开关阀非线性模型的仿真计算速度,采用能量法模型简化策略简化电磁阀模型.针对电磁阀多域作用相耦合的特点,在能量法评价指标的基础上提出子系统活跃指数概念,评价电磁阀各域作用在系统动态过程中的重要性.在Matlab/Simulink中建立电磁阀数学模型并简化.台架实验表明,该物理模型及其简化模型的计算误差均在预设的±5%以内.