科技导报
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과기도보
SCIENCE & TECHNOLOGY REVIEW
2013年
16期
51-55
,共5页
赵建忠%徐廷学%李海军%尹延涛
趙建忠%徐廷學%李海軍%尹延濤
조건충%서정학%리해군%윤연도
组合预测%间断性需求%自相关序列%Logistic回归%Markov过程%改进灰自助法
組閤預測%間斷性需求%自相關序列%Logistic迴歸%Markov過程%改進灰自助法
조합예측%간단성수구%자상관서렬%Logistic회귀%Markov과정%개진회자조법
为了提高预测间断性需求导弹备件的精度,提出一种基于Logistic回归、Markov过程和改进灰自助法的组合预测模型.将样本序列划分为解释变量序列和自相关序列,对解释变量采用Logistic回归模型预测提前期非零需求发生概率,对自相关序列采用Markov过程估计提前期非零需求发生概率,把这两方面组合得到提前期非零需求发生概率,再运用改进灰自助法进行需求分布确定,得到最终的提前期需求.改进灰自助法先进行Bootstrap抽样,进行GM(1,1)二次数据拟合,既克服了Bootstrap法在小子样下的重复抽样问题,又克服了Bootstrap法在小子样下仿真结果不可信的问题.实例表明,提出的组合预测方法降低了预测误差,说明了该方法的有效性、可行性和实用性.
為瞭提高預測間斷性需求導彈備件的精度,提齣一種基于Logistic迴歸、Markov過程和改進灰自助法的組閤預測模型.將樣本序列劃分為解釋變量序列和自相關序列,對解釋變量採用Logistic迴歸模型預測提前期非零需求髮生概率,對自相關序列採用Markov過程估計提前期非零需求髮生概率,把這兩方麵組閤得到提前期非零需求髮生概率,再運用改進灰自助法進行需求分佈確定,得到最終的提前期需求.改進灰自助法先進行Bootstrap抽樣,進行GM(1,1)二次數據擬閤,既剋服瞭Bootstrap法在小子樣下的重複抽樣問題,又剋服瞭Bootstrap法在小子樣下倣真結果不可信的問題.實例錶明,提齣的組閤預測方法降低瞭預測誤差,說明瞭該方法的有效性、可行性和實用性.
위료제고예측간단성수구도탄비건적정도,제출일충기우Logistic회귀、Markov과정화개진회자조법적조합예측모형.장양본서렬화분위해석변량서렬화자상관서렬,대해석변량채용Logistic회귀모형예측제전기비령수구발생개솔,대자상관서렬채용Markov과정고계제전기비령수구발생개솔,파저량방면조합득도제전기비령수구발생개솔,재운용개진회자조법진행수구분포학정,득도최종적제전기수구.개진회자조법선진행Bootstrap추양,진행GM(1,1)이차수거의합,기극복료Bootstrap법재소자양하적중복추양문제,우극복료Bootstrap법재소자양하방진결과불가신적문제.실례표명,제출적조합예측방법강저료예측오차,설명료해방법적유효성、가행성화실용성.
