基于变权组合模型的时间序列预测

针对时间序列预测中单一模型存在预测精度不高和预测稳定性较差的问题，采用残差赋权方法对单一模型进行组合，并以此为基础，提出基于残差赋权改进的自适应变权组合方法。该方法的基本思想是基于当前时刻的预测结果自适应调整其组成模型的权重值，利用不同的单一模型进行优势互补。将其应用到组合模型中，以实现提高模型的预测精度与稳定性。实验结果表明，该组合方法能有效改善预测稳定性不足的问题，以及进一步提高模型的预测精度。