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交通能源需求量组合预测模型研究
引用本文:张晓东,阳亮. 交通能源需求量组合预测模型研究[J]. 南京工程学院学报(自然科学版), 2008, 6(2)
作者姓名:张晓东  阳亮
作者单位:1. 长沙理工大学项目管理研究所,湖南,长沙,410076
2. 柳州运输职业技术学院汽车工程系,广西,柳州,545007
摘    要:本文尝试将组合预测法应用于我国交通能源需求量的预测,以提高预测精度.通过赋予合理权重,将误差修正模型、非线性回归模型和多元回归模型加权组合建立组合预测模型.对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、希尔不等系数(Theil IC)和均方根误差(RMSE)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度.

关 键 词:交通能源需求量  组合预测模型  误差修正模型  非线性回归模型  多元回归模型

Study on Combination Forecasting Model for Traffic Energy Demand
ZHANG Xiao-dong,YANG Liang. Study on Combination Forecasting Model for Traffic Energy Demand[J]. Journal of Nanjing Institute of Technology :Natural Science Edition, 2008, 6(2)
Authors:ZHANG Xiao-dong  YANG Liang
Affiliation:ZHANG Xiao-dong1,YANG Liang2(1.Project Management Institute,Changsha University of Science & Technology,Changsha 410076,China,2.Dept.of Automotive Engineering,Liuzhou Transport Vocational Technical College,Liuzhou 545007,China)
Abstract:This paper attempts to apply combination forecasting model into the prediction of China's traffic energy demand,aimed at improving forecasting accuracy.A new model,properly weighted,was established,combining such models as error correction model,nonlinear regression model and multiple regression models.All the models were compared in terms of mean absolute percent error(MAPE),Theil's Inequality Coefficients,RMS error.The results proved that combination forecasting model is able to improve prediction accurac...
Keywords:demand of traffic energy  combination forecasting model  error correction model  nonlinear regression model  multiple regression models  
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