改进的季节性指数平滑法预测空调负荷分析

根据空调日总负荷和日平均气温之间的较强相关性,对经典的季节性指数平滑法预测模型中的水平因子项进行修正,并去掉趋势因子项,得到了改进的季节性指数平滑预测模型.以上海某医学中心空调系统作为该空调负荷预测模型的应用实例,在整个预测期内模型平均预测误差为8.8%.这表明改进的季节性指数平滑法适合于办公类建筑空调负荷的预测.     

新能源电动车销量预测模型的应用

随着新能源电动车(乘用车)的使用越来越普及,对其销售预测的研究尤为重要。首先采用指数平滑预测方法对其进行销量预测;考虑到新能源电动车销售量呈现季节性变化,将季节变动指数融入灰色预测中,给出了基于季节变动指数改进的灰色预测模型;为了进一步提高预测精度,引入IOWA算子,将指数平滑预测与改进的灰色预测相组合,给出了基于IOWA算子的组合预测模型;最后通过实例仿真验证了模型的可行性和有效性,为发展新能源汽车提供基础资料。     

基于粒子群算法的指数平滑系数优化方法

主要研究指数平滑法中平滑系数的优化方法,使用改进的粒子群算法,并采用预测误差平方和(SSE)作为精度评价指标求解平滑系数,使求解值逼进平滑系数的最优解。通过在实际数据集上的与其他平滑系数优化方法的对比分析,文中所提出的基于改进粒子群的指数平滑系数优化算法,能更加准确地求解出平滑系数,并且提高了算法能力,解决了其他算法在多极值的情况下不一定能求出最好平滑系数的问题。     

平滑系数优化的季节性指数平滑法

本文给出了一种基于单纯形法对平滑系数寻优的季节性指数平滑法,依据这一方法进行预测,总体残差大大降低,精度明显提高。文中通过某电力系统负荷预测结果表明,采用单纯形法对平滑系数寻优比采用经验数据预测的百分比误差降低两倍多。     

预测城镇居民境内旅游人数的一种方法

本文通过分析季节性指数平滑法基本原理并采用缪尔-温特斯指数平滑法分析了1994-2005年的城镇居民各个季度的境内旅游人数,得出了这种方法用于预测短期各个季度城镇居民境内旅游人数的条件;并指出这种方法适用于短期预测(3-5年).     

利用模糊理论对一次指数平滑法的改进

利用模糊理论对一次指数平滑法进行了研究,先从模糊数学的角度对指数平滑法作出了解释,然后提出对该法的一种合理改进算例表明这种改进方法能克服一次指数平滑法本身的不足,提高预测精度     

具有指数趋向季节性模型的自适应平滑预报技术

本文提出了具有指数趋向季节性模型的自适应平滑预报技术,给出了参数递推公式,对参数递推的初值估计及指数增长参数的确定等问题进行了讨论。最后,作者用本文方法作出了某铁路局客运量的预报。     

一种改进的基于分段平滑度的脱机签名鉴定方法

提出了一种改进的可以有效识别熟练伪签名的自动鉴定方法，这种方法基于分段的平滑度，将签名分段后进行平滑计算得到的平滑性指数与其它特征相结合来进行签名鉴定，经实验验证取得了很好的效果．     

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.     

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.     

指数平滑参数与初值的选取研究

实际应用指数平滑法时，由于主要靠经验选取平滑参数与初值，预测结果往往不合理．通过对传统预测模型的分析，提出了扩大平滑参数选取区间以及初值选取模型化的思路，得到了可以克服预测滞后的平滑参数选取区间，获取了以所有历史数据按指数平滑规律加权后的初值．并用该优化方法检验了ERP项目实施中的生产经营目标预测值，取得了满意的效果．     

指数平滑系数的优化研究

通过对指数平滑系数的研究,提出了平滑系数的优化确定方法;并将优化后的指数平滑系数在我国煤炭产量的预测中得以验证.     

一类推广的指数平滑优化模型性质及算法的研究

在原二次指数平滑模型的基础上 ,提出了一种带有动态平滑参数的指数平滑优化模型 ,包括差分 指数平滑模型 ;通过引入动态参数 ,建立了不需选取平滑初值的新模型 ;采用Fibonacci算法优选并自动生成平滑参数使模型得以优化 .从而较完整地解决了指数平滑预测中 ,平滑参数靠经验确定且为静态、平滑初值难以确定并易导致预测偏差等问题 .     

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.     

对NWS中资源性能预报算法的一个改进

提出一种新的预报算法——动态指数平滑算法, 该算法 是对传统的指数平滑算法的改进. 为了使指数平滑算法能够更好地适应NWS系统对精确度和系统开销的要求, 增加了对参数的调整. 但这种调整不同于已有的参数调整算法, 并且在时间复杂性、 空间复杂性和预报准确性方面均得到了有效的提高. 通过实验和比较, 本算法更适用于NWS中的时间序列以及有着相似统计学特性的时间序列.     

指数平滑法初始值计算与平滑系数选取的新方法

通过迭代方法证明了指数平滑方法经过多次迭代后迅速逼近于全期指数加权平均法;并提出以递推算法最小数据量t*为界,分别采用迭代法(或全期指数加权平均法)(t<=t*时)和递推算法(t>t*时)来分段计算指数平滑值;在强调时序数列平稳性的基础上,提出了以最近k个数据的累计贡献率或以最近前若干期数据之加权系数衰减50%的两种估...     

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。     

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.     

指数平滑技术在重庆市煤炭需求预测中的应用

指数平滑技术是进行预测决策的有效方法．以实际数据为基础,结合重庆市近年来煤炭实际消耗量数据的特点（具线性趋势）,建立了重庆市煤炭需求量的趋势型二次指数平滑模型,并研究了指数平滑模型在重庆市煤炭需求预测中的应用．结果表明,预测值与实际消耗量之间的误差很小,说明此模型可很好地应用于煤炭需求的中短期预测,为重庆市能源决策提供可靠的依据．