本文關(guān)鍵詞： 預(yù)測(cè) 組合殘差 精度　出處：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文建立了一種基于殘差修正的組合預(yù)測(cè)方法,并基于該方法證明了針對(duì)多個(gè)單一的預(yù)測(cè)方法根據(jù)其在某個(gè)時(shí)間段的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差的大小選擇組合選項(xiàng)可以進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度.提出了針對(duì)不同時(shí)間段可根據(jù)各種單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差的大小動(dòng)態(tài)選取相對(duì)預(yù)測(cè)誤差最小的兩種模型構(gòu)成組合殘差來(lái)修正基本方法的預(yù)測(cè)誤差,以提高預(yù)測(cè)精度.最后通過(guò)實(shí)際空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明這種動(dòng)態(tài)組合殘差修正的預(yù)測(cè)方法相對(duì)于基于多個(gè)固定單一預(yù)測(cè)方法的組合預(yù)測(cè)方法,可以進(jìn)一步改善預(yù)測(cè)效果.
[Abstract]:In this paper, a combined prediction method based on residual correction is established. Based on this method, it is proved that the choice of combination options for multiple single prediction methods according to their relative prediction errors in a certain time period can further improve the prediction accuracy. The magnitude of relative prediction error of each single prediction model dynamically selects the two models with the smallest relative prediction error to form the combined residual error to correct the prediction error of the basic method. In order to improve the accuracy of prediction. Finally, it is verified by actual air conditioning load forecasting. The results show that the dynamic combination residual correction prediction method is relative to the combination forecasting method based on multiple fixed and single forecasting methods. The prediction effect can be further improved.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51508446) 陜西省教育廳專項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目(15JK1389) 西安建筑科技大學(xué)基礎(chǔ)基金(JC1706)~~
【分類號(hào)】：F224
【正文快照】： 如何提高預(yù)測(cè)精度一直是預(yù)測(cè)界的熱點(diǎn)問(wèn)題,至今已有多篇文獻(xiàn)報(bào)道了預(yù)測(cè)模型的研究成果.其中,自回歸積分滑動(dòng)平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)、多元線性回歸模型(multiplelinear regression,MLR)、灰色預(yù)狐模型(grey model,GM)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(

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本文編號(hào)：1474273