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。     

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.     

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.     

基于指数平滑法和马尔科夫模型的零售额预测

该文基于零售业商品零售额的实际值,应用指数平滑法进行预测了2012年零售业零售额,以-25％、-20、-15％、-10％为划分阈值,将指数平滑法预测结果的相对误差划分为4个状态区间,应用马尔科夫模型对指数平滑法的预测结果进行修正,并与指数平滑法的预测结果进行比较。最后用马尔科夫模型进行修正并对预测结果加以评价。提出的方法精度较高,满足实际需求。     

道路交通事故的三次指数平滑预测法

为准确预测道路交通事故死亡人数和有效解决道路交通安全问题,以中国2001~2012年交通事故死亡人数的统计数据为研究对象,首先,采用三次指数平滑法,建立三次指数交通事故预测模型,对道路交通事故数据进行拟合与预测分析,绘制了中国道路交通事故的未来发展趋势图;然后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论;最后,预测出2013年和2014年的道路交通事故死亡人数.研究结果表明:三次指数平滑法预测模型适用于短期预测,对有效预测道路交通事故具有一定的参考价值和指导意义.     

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.     

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.     

基于二次指数平滑法和优化Kalman滤波的短时交通组合预测

优化改进传统的Kalman滤波模型,解决预测精度不高且预测滞后的问题.用二次平滑指数法和优化后的Kalman滤波模型两种方法组合对道路断面通过交通量进行短时交通预测,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分析预测结果.实例预测结果表明:当修正因子α=0.5时预测结果较为精确,同时,优化改进后的Kalman滤波模型的预测准确性有所提高.组合预测的两种方法都能够有效地降低预测误差,但按权重组合预测的效果更为明显.     

利用指数平滑法预测经济变量

在对某经济变量预测中，采用了霍尔特-温特斯指数平滑法和利用季节指数修正二次指数平滑值方法，从中选择一个误差小、精度高、令人满意的预测法。     

布朗单一参数指数平滑法的推广

把布朗单一参数二次多项式指数平滑法推广到三次多项式指数平滑法(即布朗单一参数四次指数平滑法),并利用计量经济学软件Eviews4.0和软件M atlab7.0结合实际数据进行短期预测.布朗单一参数四次指数平滑能更好地跟踪时序的非线性变化趋势,达到更好的短期预测效果.     

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 .     

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.     

高层建筑物沉降监测数据处理方法研究

根据某高层建筑物施工过程中沉降监测的实测资料,应用指数平滑理论进行沉降变形的预测研究,充分证实了在高层建筑物沉降变形分析中该预测法的可行性.由本文的研究结果发现,三次指数平滑模型在研究期间较短时有较佳的预测能力,预测结果相对较佳,所以就预测的普遍性、实用性考量下,三次指数平滑模型可以迅速提供高层建筑物沉降变形情况,以便于对高层建筑物的沉降机理及规律进行分析.     

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.     

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BP神经网络的江西省铁路货物周转量预测

采用灰色关联分析法筛选出江西省铁路货物周转量的主要影响因素,在此基础上建立了BP神经网络预测模型,并采用多元线性回归模型、二次指数平滑法、灰色GM(1,1)模型分别对江西省铁路货物周转量进行预测,再对结果进行比较和误差分析。研究表明,BP神经网络模型预测精度明显高于其它三个模型,平均误差为0.76%,可用于实际预测。     

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。通过对实际时间序列的分析,进一步证明通过误差评价指标评价的方法建立的动态指数平滑可以降低误差,使预测更加精确。     

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。     

湖北省粮食总产量的预测

本文应用了灰色系统GM(1,1)模型、自回归的二阶差分模型、三次指数平滑法、指数回归和环比预测五种方法,对湖北省的粮食产量进行了中长期预测,取得了较好的效果。     

基于指数平滑——马尔科夫模型的新疆居民消费水平预测及影响因素分析

随着经济的快速发展,近年来新疆居民生活水平大幅提高。因此,本文对研究新疆居民的生活水平具有重要意义。研究1995～2019年新疆居民消费水平的发展以及影响居民消费水平的相关因素分析。首先,采用指数平滑法对2016年和2017年新疆居民消费水平进行预测;其次,用马尔科夫模型对指数平滑法预测结果的相对误差进行修正,并与指数平滑预测结果、灰色GM(1,1)模型预测结果进行对比,验证了此预测方法的有效性,并用该方法预测了2018年、2019年的新疆居民消费水平;最后,采用灰色关联度分析法对影响新疆居民消费水平的相关因素进行分析。结果表明,组合预测模型预测精度较高,并且可以看出居民消费水平呈现不断上升的趋势,农村居民纯收入与居民消费水平的关联度最高,也就是影响最大,最后,本文提出对于提高农民收入的合理建议。