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.     

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。     

指数平滑法及其在负荷预测中的应用

指数平滑法是电力系统负荷预测的主要方法之一,该方法的准确性取决于平滑系数α.对采用厚近薄远原则与远近相同原则优选α进行对比研究,结果表明采用厚近薄远原则优选α有更好的结果.在此基础上,结合相关分析,给出了厚近薄远的具体方案,并给出了负荷预测的具体实例.     

SEGM法在城市用水量预测中的应用

通过对实际应用效果评价证明，应用SEGM法预测城市时用水量精度比常用的指数平滑法等方法要好，适用于在线预测。     

指数平滑法在建安工程总成本趋势预测中的应用

本文针地建安工程成本的特点，结合实例，探讨彩二次指数平滑预测模型对建安工程总成本趋势进行预测，以期对建筑施工企业实行成本前馈控制具有借鉴作用。     

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。     

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.     

指数平滑模型在山西省GDP预测中的应用

利用二次指数平滑模型,选取合适的平滑系数,对山西省GDP进行了预测,得到近期山西省年度GDP数据,并且得出此模型在近期预测中的效果较好。     

指数平滑预测法的运用

指数平滑预测法是用指数折扣加权平均的方法对一个动态数列进行递推预测的方法,在经济管理中有广泛的应用。本文着重研究了平滑系数α值和初始值S_0的确定问题,并以实例说明指数平滑预测法的运用。     

重庆天然气需求的指数平滑法预测研究

二阶指数平滑法是进行预测的有效方法.以重庆市历年实际天然气消耗量数据为基础,结合天然气实际需求的近线性变化特点,建立了重庆市天然气消耗量的二阶指数平滑模型,并运用该方法对2008年的天然气消耗量进行了预测.结果表明,2007年前预测值与实际消耗值基本相符,误差在±5%之问,说明二阶指数平滑法预测天然气消耗量是准确可靠的,对2008年天然气消耗量的预测,可以用来指导天然气供应系统的建设和天然气气源的储备.     

高阶指数平滑的多项式预测模型

给出高阶指数平滑多项式预测模型中有关系数的递推公式，并给出一个应用的例子．     

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.     

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．     

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.     

电子商务中客房销售预测模型研究

针对酒店客房销售量的市场规律,在电子商务系统中建立了一套客房销售预测模型,经过实践验证,效果较好。     

Fuzzy指数模型及其在电话量预测中的应用

实际获取的长途电话量一般是以区间形式表现的模糊数据 .若以此类数据建立的模型作预测 ,会获得较准确的预测结果 .本文建立了含 fuzzy参数的电话量预测的指数模型 ,并将模型非 fuzzy化和线性化两步后加以确定 .所建立的模型更符合信息系统的一般规律 ,比经典模型包含的信息量更多 .实例表明 ,本文模型适合应用于电话量的预测 .     

EXPTAR(1)过程的递推预测

本文推广文献[4]关于EXPTAR(1)过程的预测方法,给出EXPTAR(1)的递推预测方法,系统噪声不再限定为正态白噪声,适用于更广泛的指数型噪声的范围,模拟计算表明EXPTAR(1)的递推预测效果优于外推法预测效果。