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        基于ES動態(tài)預(yù)測原理的深度分析與探討

        2020-05-18 02:44:03鄧昌瑞張小圓黃艷梅周小紅聶水晶
        科技視界 2020年8期
        關(guān)鍵詞:原理現(xiàn)象系數(shù)

        鄧昌瑞 張小圓 黃艷梅 周小紅 聶水晶

        摘 要

        平滑系數(shù)參數(shù)值的合理選取是ES預(yù)測模型預(yù)測成功的關(guān)鍵,但是在實際的場景應(yīng)用中,很多教材或資料對平滑系數(shù)的重要性都描述的都過于籠統(tǒng)、簡單,對平滑系數(shù)值的確定較為主觀,沒有充分運用好數(shù)據(jù)信息,導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的有效性嚴重缺乏說服力。本文基于ES預(yù)測原理進行了更進一步的分析與解讀,著重介紹了平滑系數(shù)在ES預(yù)測模型中的地位和作用,為ES預(yù)測模型使用者提供了具有一定價值的理論參考依據(jù)。

        關(guān)鍵詞

        ES模型;動態(tài)平滑系數(shù);平穩(wěn)性;季節(jié)性;預(yù)測精度

        中圖分類號: O657.33 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼: A

        DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457 . 2020 . 08 . 34

        通過對搜集(觀測)到的某事物(現(xiàn)象)時間序列數(shù)據(jù)進行深入分析與預(yù)測,可以了解并掌握該事物(或現(xiàn)象)隨時間變化的變化方向、發(fā)展狀態(tài)與發(fā)展程度,是現(xiàn)代大數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。

        1 背景介紹

        時間序列現(xiàn)代分析方法需要通過分析現(xiàn)象的變化趨勢與規(guī)律,對時間序列數(shù)據(jù)信息進行深度挖掘,以建立預(yù)測模型來做出預(yù)測。在眾多的時間序列預(yù)測模型中,Robert G.Brown提出的指數(shù)平滑法(Exponential Smoothing,ES)預(yù)測模型最為常用。

        ES的提出,既考慮到了各種現(xiàn)象(如經(jīng)濟現(xiàn)象)較為早期的變化發(fā)展狀態(tài),又結(jié)合了其近期的變化特點,兼容了全期與加權(quán)移動平均所具有的優(yōu)點,已經(jīng)在水質(zhì)預(yù)測[1]、GPS衛(wèi)星鐘差預(yù)報[2]、技術(shù)改進[3]、水體污染預(yù)測[4]、環(huán)境噪聲污染預(yù)測[5-6]等領(lǐng)域中得到推廣。當所研究的現(xiàn)象隨著時間推移而呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的狀態(tài)(即時間序列數(shù)據(jù)的變化呈近似線性形狀)時,使用一、二次指數(shù)平滑法對其進行分析和預(yù)測較為簡便,而當所研究的現(xiàn)象隨時間推移呈現(xiàn)出較為不穩(wěn)定的狀態(tài)(如現(xiàn)象受季節(jié)因素影響)時,則用三次指數(shù)平滑法較為恰當。

        但是,ES在實際的場景應(yīng)用中,很多教材或資料都描述的都過于籠統(tǒng)、簡單,沒有充分運用好數(shù)據(jù)信息,經(jīng)常會造成預(yù)測結(jié)果缺乏說服力。本文從ES預(yù)測原理上進行更深入的分析和解讀,以期提供其在具體場景應(yīng)用時較有價值的理論參考。

        2 ES預(yù)測原理

        ES預(yù)測模型分為一、二、三次指數(shù)平滑法預(yù)測模型,預(yù)測成功與否主要取決于平滑系數(shù)這個參數(shù)的合理取值。

        2.1 符號說明

        3 結(jié)束語

        通過上面對ES預(yù)測模型的解讀我們可以得出結(jié)論:在應(yīng)用指數(shù)平滑法進行預(yù)測時,一定要對ES的預(yù)測原理理解到位,正確客觀的選擇好平滑系數(shù),否則將直接影響到預(yù)測的成敗。特別是在不同的場景下應(yīng)用ES進行預(yù)測時,對數(shù)據(jù)進行去噪和平穩(wěn)性的判定是非常必要的,只有通過多次論證或試驗以確定出較為客觀的平滑系數(shù),才可能得到一個好的結(jié)論。

        參考文獻

        [1]張雅,基于洱海的水質(zhì)預(yù)測算法研究[D].昆明理工大學(xué),2018.

        [2]王利,張勤,黃觀文,田婕.基于指數(shù)平滑法的GPS衛(wèi)星鐘差預(yù)報[J].武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版).2017(07).

        [3]謝正文,孔凡玉,胡毅夫.指數(shù)平滑技術(shù)改進灰色沉降預(yù)測模型及應(yīng)用[J].中外公路,2007,第27卷進第3期,26-29.

        [4]何斯雯,謝正文,黃雅楠,袁昌明.基于指數(shù)平滑技術(shù)的水體污染灰色預(yù)測模型及應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2009,第34卷進第8期,169-172.

        [5]李建華,周挺進.基于指數(shù)平滑法的環(huán)境噪聲污染預(yù)測模型及應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2012,第37卷進第7期,50-53.

        [6]王國權(quán),王森,劉華勇,薛永端,周平.基于自適應(yīng)的動態(tài)三次指數(shù)平滑法的風(fēng)電聲風(fēng)速預(yù)測[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2014,第42卷第15期,117-122.

        [7]劉立強,怎樣推導(dǎo)指數(shù)平滑法預(yù)測模型的參數(shù)計算公式[J],中國統(tǒng)計,1993.01,20-22.

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