自從J．M．Bates和C．W．J．Granger首次提出組合預測方法以來，組合預測的研究已經取得了很大的進展。早期的組合預測是將各單項模型的預測結果進行線性組合，但在預測對象實際值與其單項模型預測值之間呈現某些復雜關系時，這種組合方法就顯得無能為力。本文在傳統(tǒng)定量預測模型的基礎上，利用模糊邏輯系統(tǒng)良好的非線性品質，提出一種基于模糊邏輯系統(tǒng)的組合預測方法。其基本思想就是利用模糊系統(tǒng)的萬能逼近特性，采用模糊Takgi-Sugeno模型來進行非線性組合預測函數的φ（X）模擬，并利用BP神經網絡的反向傳播學習算法來確定該系統(tǒng)。這種全新的組合預測方法不僅降低了構造非線性組合預測函數φ（X）的難度，而且使預測精度大大提高。將該組合預測方法應用于江蘇“十五”電信需求研究課題，通過對近十年電信業(yè)務量單項模型的擬合數據的學習和測試，構造出一個非線性組合預測模型。將該模型組合結果與傳統(tǒng)的最優(yōu)組合預測模型和各單項模型的擬合結果進行比較，可以看出，這種非線性組合預測技術的預測效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的預測模型。理論分析和應用實例都證實了基于模糊模型的組合預測方法的有效性和可行性。 

【文章頁數】：55 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
第一章 概述
    第一節(jié) 引言
    第二節(jié) 預測方法簡述
    第三節(jié) 組合預測存在的問題
    第四節(jié) 本文的研究方法和結構安排
第二章 定量預測的基本方法
    第一節(jié) 時間序列預測法
    第二節(jié) 回歸分析預測法
    第三節(jié) 灰色數列預測法
    第四節(jié) 組合預測法
第三章 模糊邏輯系統(tǒng)及其確定技術
    第一節(jié) 模糊集合與模糊邏輯的基本概念
    第二節(jié) 模糊邏輯系統(tǒng)的組成
    第三節(jié) 模糊邏輯系統(tǒng)的特點及分類
    第四節(jié) 模糊系統(tǒng)與神經網絡比較
    第五節(jié) 模糊邏輯系統(tǒng)的反向傳播學習算法
第四章 基于模糊邏輯系統(tǒng)的組合預測方法
    第一節(jié) 模糊邏輯系統(tǒng)的組合預測方法
    第二節(jié) 用模糊系統(tǒng)辨識非線性系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差分析
    第三節(jié) 組合預測效果評價
第五章 案例分析——江蘇電信業(yè)務量預測
    第一節(jié) 江蘇電信業(yè)務量預測的必要性和當前現狀
    第二節(jié) 各單項模型的建立及預測結果
    第三節(jié) 非線性組合模型及預測結果
    第四節(jié) 預測效果評價
結論與展望
參考文獻
致謝



本文編號：3655733