預(yù)測(cè)包容和離消度在組合預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著世界經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們?cè)絹碓较Ｍ梢愿鶕?jù)已有的數(shù)據(jù)等信息，運(yùn)用一定的方法、手段和程序，通過分析、研究其與各種與之相關(guān)的因素之間的聯(lián)系和其形成的規(guī)律從而可以預(yù)測(cè)其未來的發(fā)展趨勢(shì)和發(fā)展方向。預(yù)測(cè)從成為一門學(xué)科后，發(fā)展非常迅速。1969年，著名學(xué)者Bates和Granger提出了組合預(yù)測(cè)的思想，并受到高度重視和廣泛關(guān)注。
　　目前學(xué)術(shù)界中，關(guān)于組合預(yù)測(cè)的研究有眾多的學(xué)術(shù)成果相繼發(fā)表，但是大多數(shù)集中在對(duì)于組合預(yù)測(cè)模型的改進(jìn)和調(diào)整上，

2、而對(duì)應(yīng)用在組合預(yù)測(cè)的單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型遴選的研究并不多見。在運(yùn)用組合預(yù)測(cè)的過程中，怎樣從多個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型中選取有效的模型進(jìn)行組合成為本文研究的重點(diǎn)。
　　本文主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)搜集國(guó)內(nèi)外關(guān)于組合預(yù)測(cè)的文獻(xiàn)，借鑒已有的研究成果，進(jìn)行分析整理，介紹了常用的單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型，歸納了組合預(yù)測(cè)的相關(guān)原理，并對(duì)組合預(yù)測(cè)的理論進(jìn)行了大致的梳理。
　　(2)深入研究組合預(yù)測(cè)中單項(xiàng)模型遴選所遵循的原則和影響因素，以包容理論為基礎(chǔ)，結(jié)合

3、啟發(fā)式算法的思想，提出了基于預(yù)測(cè)包容的單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型遴選算法。
　　(3)在預(yù)測(cè)包容的單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型遴選算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，引入了相離距離、相消距離、相離度、相消度，以及表達(dá)預(yù)測(cè)值在實(shí)際值上下相對(duì)波動(dòng)的對(duì)稱和均勻程度的離消度，并提出了基于離消度的單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型遴選算法。
　　(4)運(yùn)用兩組具有平穩(wěn)趨勢(shì)的美元兌日元匯率和股票指數(shù)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了原模型和改進(jìn)模型的應(yīng)用效果。并選取具有單調(diào)遞增趨勢(shì)的能源產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了改進(jìn)模型的有

4、效性。
　　(5)利用visual studio 2005平臺(tái)和SQL server 2005數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)現(xiàn)有的智能ERP——現(xiàn)代企業(yè)決策支持仿真系統(tǒng)項(xiàng)目中需求預(yù)測(cè)支持系統(tǒng)進(jìn)行了完善。并運(yùn)用離消度的概念，實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)中組合預(yù)測(cè)的系統(tǒng)推薦選擇。
　　通過研究，論文主要在以下四方面進(jìn)行了創(chuàng)新:
　　(1)引入先進(jìn)的預(yù)測(cè)包容理論，提出了基于預(yù)測(cè)包容的組合預(yù)測(cè)單項(xiàng)模型遴選算法。
　　(2)引入離消度的概念，用其來表達(dá)預(yù)測(cè)值在