基于相关系数和灰色模型的振荡序列预测

摘要：

针对灰色模型在振荡序列预测中的不足,提出一种组合预测方法.针对时间序列,提出残差相关系数,计算当前训练数据和历史数据段的相关系数.在最相似历史数据段中利用遗传算法对灰色模型参数寻优,将该参数输入灰色模型实现当前预测.将当前预测结果和相似历史值加权求和,得到最终的预测结果.基于人工数据的对比实验结果表明,残差相关系数更能有效反映数据间的相似关系.基于天然气价格预测的对比实验结果表明,所提方法预测结果准确度更高.

关键词：振荡序列预测、相关系数、灰色模型、遗传算法、天然气价格预测

所属期刊栏目：41

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：河北省高等学校创新创业教育教学改革研究;实践基金项目

在线出版日期：2020-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：557-561