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．     

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 .     

全局最优化的平滑积分变换方法

对于一元六次多项目标函数全局最优化问题的平滑积分变换方法进行了仔细研究，给出了目标函数的极值在平滑变形过程中的演化模式，得到了为达到最佳平滑效果云雾积分权重函数的限制。     

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.     

基于多参数指数平滑的图书借阅量预测

利用多指数平滑法对华北科技学院图书馆2007年1月到2009年12月的月度图书借阅数据进行了实证分析,在此基础上对华北科技学院图书馆2010年1月至6月借阅情况进行了预测,结果与实际有较好的拟合,方法精度较高,操作简单快捷。     

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。     

指数平滑模型的新构思

从二次指数平滑模型着手，针对现有指数平滑模型存在的平滑初值难以确定，平滑参数难以选取等问题，提出避免选取平滑初值的修正二次指数平滑模型，以及用斐波那契算法优选平滑参数的方法，预测了江苏省２０００年的农业总产值，结果表明预测精度有所提高，针对二次指数平滑模型的新构思对其它指数平滑模型同样适用。     

一种对二次指数平滑预测中参数和初值的研究

针对指数平滑法在实际应用主要靠经验选取平滑参数和初值的不足,通过对传统预测模型的分析,提出了递推分割法来优选平滑参数以及初值选取模型化的思路,得到了比较优秀的平滑参数,获取了以预测的实际值n为划分依据的简便方法处理后的初值.然后将该优化方法应用于股票"三连商社"的预测,取得了明显优于传统模型的结果.     

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.     

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。     

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。     

最优参数设计问题的软计算集成方法研究

最优参数设计是稳健性设计中的重要组成部分,是一个不断连续改进的过程。应用人工神经网络、遗传算法、模糊理论等软计算方法和指数功效函数对具有定性定量输出变量的参数优化设计问题进行了研究,并进行实证分析,表明了方法的可行性。     

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.     

搜索最优迭代参数的一个方法

在求解线性组的方法中,GAOR 方法(Generalized Iterarion Method)是最新的方法之一,其中有两个迭代参数.本文给出一个挑选最优迭代参数的方法.     

电力呼叫中心话务量的指数平滑预测方法

采用基于时间序列的指数平滑预测方法对电力呼叫中心的话务量进行了预测,根据话务量预测准确率,分析影响电力呼叫中心话务量的因素,修正了话务量预测模型,提出了适合电力呼叫中心的话务量预测框架,并通过对比实验结果的分析得到了不同时期话务量预测的方法.     

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．