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提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取不完全、分解方法带有固有缺陷等问题,导致组合模型预测效果不能得到充分的提升。为此,本文提出一种基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测方法。该方法首先利用季节调整模型(X12-ARIMA)将原始时序分解成季节成分序列与季节调整后序列,继而利用改进的自适应噪声集成经验模态分解方法(ICEEMDAN)将季节调整后序列分解成一系列不同时间尺度的本征模态函数(IMF)和残差序列(Residue)。然后使用基于模糊C均值算法(FCM)划分论域区间的FTS模型对季节成分序列、各IMF分量以及残差序列分别进行预测。最后将各分量序列的预测结果进行集成,重构出航空客运需求的预测值。实证结果表明,本文所提出的二次分解策略表现显著优于传统的分解策略,并且本文所提出模型对于航空客运需求预测有着较高的准确性。 相似文献
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电子废弃物回收规模预测是政府制定循环经济发展规划和有关补贴政策、企业进行资源回收价值评估和产能优化的基础。本文考虑电子废弃物回收规模季度数据的季节性数据特征可能导致传统单模型预测误差偏大、预测结果不稳定等问题,基于“分解-集成”的思想提出了季节性数据特征驱动的电子废弃物回收规模预测CH-X12/STL-X框架。首先,基于Canova-Hansen(CH)检验对电子废弃物回收规模时间序列的季节性数据特征进行识别,继而对适于进行季节性分解的时间序列采用X12乘法模型或时间序列季节性分解(Seasonal-trend Decomposition Procedure Based on Loess,STL)模型实现季节性分量提取。然后,采用Holt-Winters模型对获得的季节性分量进行预测,并以支持向量回归模型(Support Vector Regression,SVR)预测分解获得的其他分量。最后,通过对各个分量预测结果的线性求和以得到最终的预测结果。实证结果表明,提出CH-X12/STL-X预测框架能够较好地满足不同季节性数据特征驱动的时间序列预测建模需求,且较传统单模型(Holt-Winters模型、季节性差分自回归滑动平均模型、SVR模型)在预测性能上表现良好且稳定。 相似文献
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由于数据变化规律的多样性,中期电力负荷的波动有着不同于短期、长期负荷的特点。基于电力系统复杂性的研究视角,重点讨论了中期负荷预测过程中模型的不确定性、参数的时变特性以及负荷波动的周期性规律。根据中期负荷的数据特性,建立了基于非参数修匀的半参数模型,定义了函数区间的划分粒度以及模型权重的求解方法,提出了基于可变区间权重的动态预测方法,给出了基于经验模态分解和波动能量分析的噪声序列提取、检验方法。试验研究结果表明,气候因素对用电消耗的影响最大,经济因素次之;从选取的指标来看,不同时期的影响因素对于模型的解释能力是时变的;所提方法能够对电力负荷进行精确的多粒度、多维度分析,进而掌握其局部变化规律,可有效用于电力系统中期负荷预测。 相似文献
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本文基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型,选取小麦作为粮食的代表,预测其价格走势。首先,运用集合经验模态分解方法(EEMD)分解价格序列,然后,用灰色关联分析方法对分量序列进行重构,重构为高频、中频、低频和趋势项四个部分,并从不规则因素、季节因素、重大事件和世界经济水平等方面对这四个部分波动特点进行解释,针对不同特点的分量选择不同的方法进行预测,最后对各预测结果用支持向量机集成,并与其他预测模型的预测结果进行比较。实证结果表明,本文构建的多尺度组合模型的预测效果优于灰色预测GM(1,1)、BP神经网络、SVM方法、ARIMA模型等单模型方法和ARIMA-SVM组合模型以及基于EMD和EEMD分解的其他多尺度组合模型。 相似文献
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本文运用时间序列分析方法中的季节时间序列模型(SARIMA),对2003年~2010年的河北省社会消费品零售总额进行时间序列模型分析。分析结果显示,SARIMA模型较好地消除了时间序列的季节因素影响和趋势的变动,且模型短期预测效果极佳,通过模型预测了2011年各月河北省社会消费品零售总额,同时提出增加农村消费是提高消费政策的重点。 相似文献
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夏季极端气温时段城市居民家用空调用电负荷占整个电网尖峰负荷的比率极大。由于对其难以采取一般的避峰措施,因此成为电网安全运行的不可忽视的问题。解决这一问题的前提是准确预测城市居民空调装机数量和用电负荷。传统预测方法是基于城市居民户数和户均装机及功率进行测算,但居民住房商品化后,基于户数的预测方法会产生很大的误差,通过对住宅装机密度进行调查,基于住宅面积进行预测,可以获得比较准确的预测结果。 相似文献
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基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法及其实证研究 总被引:17,自引:3,他引:17
本文将小波方法引入到油价长期趋势的预测中,利用小波多尺度分析的功能,提出了一种可以较为准确地根据油价时序列预测其未来长期走势的方法。这种方法的优点在于可以准确地提取油价的长期趋势,从总体上把握油价的非线性波动特征,从而能够很好地利用油价时间序列的历史数据,开展对未来一段时期内的多步预测。实证研究中,对Brent油价开展了时间跨度为1年的趋势预测,并将预测结果与ARIMA、GARCH、Holtwinters等方法得到的结果进行了比较,表明了基于小波分析的长期趋势预测法的预测能力是其他方法所不能比拟的,反映了本文所建立的石油价格长期趋势预测方法的有效性。 相似文献
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This paper concerns the forecasting of seasonal intraday time series that exhibit repeating intraweek and intraday cycles. A recently proposed exponential smoothing method involves smoothing a different intraday cycle for each distinct type of day of the week. Similar days are allocated identical intraday cycles. A limitation is that the method allows only whole days to be treated as identical. We introduce a new exponential smoothing formulation that allows parts of different days of the week to be treated as identical. The result is a method that involves the smoothing and initialisation of fewer terms. We evaluate forecasting up to a day ahead using two empirical studies. For electricity load data, the new method compares well with a range of alternatives. The second study involves a series of arrivals at a call centre that is open for a shorter duration at the weekends than on weekdays. Among the variety of methods considered, the new method is the only one that can model in a satisfactory way in this situation, where the number of periods on each day of the week is not the same. 相似文献
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基于小波包变换和混沌理论提出了一种股票市场建模及其预测的新方法,既能刻划时间序列的规律,又能捕捉混沌状态的特征.首先,应用小波包变换对上证综指和深证成指日收益率序列进行三层分解,分别得到第三层从低频到高频八个频率成分的时序,并在此基础上作进一步分析,结果表明中国股市存在混沌特性;然后,应用混沌理论分别建立从低频到高频八个时序的预测模型,分别对八个时序进行预测;最后,基于小波包理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始收益率序列的预测.与现有方法比较,结果表明该方法具有较高的精度,有极大的应用范围. 相似文献
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铜价预测是国际大宗商品市场研究的一个重要领域。本文运用经验模态分解法(EMD)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和时间序列方法,基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型。在模型构建过程中,提出了运用游程判定法对分量序列进行重构的新思路。然后,运用此模型对LME铜价波动特点和走势进行分析:将铜价序列分解并重构成高频、低频和趋势三个部分,并从不规则因素、重大事件以及长期趋势三个角度解释了重构项的波动特征;实证分析表明,与灰色模型GM(1,1)、Elman神经网络方法等单模型,以及ARIMA-SVM组合模型相比,多尺度组合模型取得了最好的预测效果。 相似文献
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Experiments contrasted judgmental and objective forecast methods. Judgmental methods included “eyeball” extrapolation of time-series plots and judgmental adjustment. Objective methods included Box-Jenkins (BJ), Carbone-Longini AEP filtering (CL), Holt-Winters (HW), and other smoothing techniques. Objective methods proved more accurate than eyeball extrapolation. However, judgmental adjustment improved the accuracy of some objective forecasts. 相似文献