組合預(yù)測(cè)方法研究及其軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā).pdf

1、本文對(duì)組合預(yù)測(cè)方法從不同角度進(jìn)行了全面的分析和整理，并指出組合預(yù)測(cè)方法發(fā)展的趨勢(shì)。有兩種最優(yōu)準(zhǔn)則被討論的最多，在基礎(chǔ)理論和方法研究上都比較完善。這兩種最優(yōu)準(zhǔn)則是誤差平方和最小和誤差絕對(duì)值和最小。本文針對(duì)前者，對(duì)它的線性規(guī)劃解法進(jìn)行了深入研究，通過(guò)實(shí)例說(shuō)明該方法簡(jiǎn)單實(shí)用。而且開發(fā)出組合預(yù)測(cè)應(yīng)用軟件，并把它應(yīng)用于全國(guó)牧業(yè)總產(chǎn)值的預(yù)測(cè)上，取得了較好的效果。本文所做的工作具體如下： 第一，對(duì)于以誤差平方和最小為準(zhǔn)則的組合預(yù)測(cè)方法，全面分

2、析了已有的求最優(yōu)權(quán)重方法，指出了這些方法的特點(diǎn)以及存在的不足。但是對(duì)于線性規(guī)劃解法，至今仍然沒有文獻(xiàn)給出具體的求解方法。第二，本文根據(jù)庫(kù)恩一塔克條件，詳細(xì)闡述了組合預(yù)測(cè)模型轉(zhuǎn)化成線性規(guī)劃模型的過(guò)程。首次給出具體的求解方法。第三，該線性規(guī)劃模型中含有大量的人工變量，增加了算法的復(fù)雜度。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，本文給出算法的簡(jiǎn)化處理方法，大大降低了計(jì)算的復(fù)雜度。通過(guò)實(shí)例表明，該算法簡(jiǎn)單實(shí)用。并且該方法是解析方法，和已有的解析方法相比，更簡(jiǎn)單實(shí)用，易于

3、編程實(shí)現(xiàn)。第四，本文開發(fā)了組合預(yù)測(cè)軟件系統(tǒng)。包含了七種常用的預(yù)測(cè)模型，采用兩種常用的組合預(yù)測(cè)方法：以誤差平方和最小為準(zhǔn)則的組合預(yù)測(cè)方法和以誤差絕對(duì)值和最小為準(zhǔn)則的組合預(yù)測(cè)方法。該軟件有四個(gè)功能模塊：(1)輸入觀測(cè)值數(shù)據(jù)；(2)用單個(gè)模型預(yù)測(cè)；(3)用組合模型擬合;(4)組合預(yù)測(cè)。該軟件具有許多功能和特點(diǎn)：(1)強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算能力。有解析解和數(shù)值解兩種解法。(2)具有強(qiáng)人的幽形分析能力。實(shí)際觀測(cè)值、單個(gè)模型和組合模型的擬合值可以同時(shí)在一個(gè)