組合預(yù)測模型的構(gòu)建及其應(yīng)用.pdf

1、隨著灰色系統(tǒng)理論、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新的理論技術(shù)應(yīng)用于預(yù)測領(lǐng)域,預(yù)測技術(shù)得到了很大的發(fā)展。由于灰色預(yù)測模型對一般的預(yù)測模型具有很強的融合力和滲透力,將灰色模型與其它模型結(jié)合進行分析和預(yù)測,可以提高預(yù)測精度。因此,本文對灰色模型與其它模型的結(jié)合進行了分析和研究,建立了組合預(yù)測模型,并對中國能源消費量進行了預(yù)測。 本文的主要研究內(nèi)容和成果如下： 1.提出了基于灰色預(yù)測GM(1,1)模型、三角模型和時間序列分析ARMA模型的組合預(yù)

2、測摸型TGMA(1,1)。該模型以灰色預(yù)測GM(1,1)模型擬合數(shù)據(jù)序列的趨勢項,以三角模型和ARMA模型捕獲系統(tǒng)的殘差序列。 2.構(gòu)建了灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型。使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對三種改進的灰色預(yù)測模型(灰色優(yōu)化預(yù)測模型GOM(1,1)、無偏灰色預(yù)測模型、改進的新陳代謝預(yù)測模型)進行組合。 3.對灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型做進一步的改進。采用灰色關(guān)聯(lián)分析法找出對中國能源消費量有較大影響的幾個因子,以它們的時間序列數(shù)據(jù)作為