本文關(guān)鍵詞：基于人工智能優(yōu)化的指數(shù)平滑方法的研究及應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《蘭州大學(xué)》 2015年

基于人工智能優(yōu)化的指數(shù)平滑方法的研究及應(yīng)用

張靜蕓  

【摘要】：指數(shù)平滑(Exponential Smoothing, ETS)是一族預(yù)測(cè)方法的統(tǒng)稱,其理論基礎(chǔ)是狀態(tài)空間模型,現(xiàn)在仍然被廣泛地應(yīng)用于商業(yè)和工業(yè)管理之中。這一系列方法的共同特征是：預(yù)測(cè)結(jié)果是歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)的加權(quán)組合,越新的歷史數(shù)據(jù)擁有越高的權(quán)重系數(shù),且權(quán)重系數(shù)隨時(shí)間變化呈指數(shù)趨勢(shì)增長(zhǎng),因此稱之為“指數(shù)平滑”。本文基于國(guó)內(nèi)對(duì)于指數(shù)平滑方法的研究缺少對(duì)這一族方法做出整合研究的文獻(xiàn)以及鮮有針對(duì)指數(shù)平滑方法的理論推導(dǎo)的研究等空白和不足之處,對(duì)其理論進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究,包括指數(shù)平滑方法的分類、指數(shù)平滑方法的點(diǎn)預(yù)測(cè)形式推導(dǎo)、指數(shù)平滑方法的狀態(tài)空間模型形式推導(dǎo)等問(wèn)題。并在此基礎(chǔ)上,引入了時(shí)間序列聚合理論、組合預(yù)測(cè)理論以及粒子群算法、布谷鳥(niǎo)算法以及人工魚群算法等人工智能算法對(duì)指數(shù)平滑方法進(jìn)行了優(yōu)化。最后,本文應(yīng)用澳大利亞新南威爾士州的實(shí)際電力負(fù)荷數(shù)據(jù),對(duì)本文提出的基于指數(shù)平滑方法的組合預(yù)測(cè)模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。研究結(jié)果表明,對(duì)于短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè),本文提出的組合預(yù)測(cè)模型、特別是經(jīng)過(guò)粒子群算法或者布谷鳥(niǎo)算法對(duì)組合系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化以后的組合預(yù)測(cè)模型,擬合精度與預(yù)測(cè)精度都得到了較大的提高,且都一定程度上優(yōu)于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的精度。因此,本文提出的組合預(yù)測(cè)模型是有效的,具有一定的實(shí)用性,并對(duì)實(shí)踐有一定的指導(dǎo)意義。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

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【相似文獻(xiàn)】

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