北京理工大学学报
北京理工大學學報
북경리공대학학보
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2007年
3期
277-282
,共6页
产品需求量%非平稳时间序列%人工神经网络%自回归滑动平均模型
產品需求量%非平穩時間序列%人工神經網絡%自迴歸滑動平均模型
산품수구량%비평은시간서렬%인공신경망락%자회귀활동평균모형
针对基于非平稳时序的产品需求量预测方法存在的问题,研究了人工神经网络(ANN)与自回归滑动平均(ARMA)模型的集成建模与预测方法. 产品需求量的非平稳时序可分解为确定项和随机项两个部分,用人工神经网络模型拟合确定项,以表示非平稳的变化趋势;用自回归滑动平均模型拟合随机项,以表示平稳的随机成分. 将两个模型的预测值之和作为产品需求量的优化预测值. 仿真结果表明,集成模型的预测精度高于单一的人工神经网络模型.
針對基于非平穩時序的產品需求量預測方法存在的問題,研究瞭人工神經網絡(ANN)與自迴歸滑動平均(ARMA)模型的集成建模與預測方法. 產品需求量的非平穩時序可分解為確定項和隨機項兩箇部分,用人工神經網絡模型擬閤確定項,以錶示非平穩的變化趨勢;用自迴歸滑動平均模型擬閤隨機項,以錶示平穩的隨機成分. 將兩箇模型的預測值之和作為產品需求量的優化預測值. 倣真結果錶明,集成模型的預測精度高于單一的人工神經網絡模型.
침대기우비평은시서적산품수구량예측방법존재적문제,연구료인공신경망락(ANN)여자회귀활동평균(ARMA)모형적집성건모여예측방법. 산품수구량적비평은시서가분해위학정항화수궤항량개부분,용인공신경망락모형의합학정항,이표시비평은적변화추세;용자회귀활동평균모형의합수궤항,이표시평은적수궤성분. 장량개모형적예측치지화작위산품수구량적우화예측치. 방진결과표명,집성모형적예측정도고우단일적인공신경망락모형.
