基于GA的自适应指数平滑预测模型及其应用

摘要：

@@ 一、引言
指数平滑预测法是一种简单易行、应用十分广泛的短期时间序列预测与数据修匀方法,它利用平滑平均数可以将数据序列的数量差异抽象化的原理,对统计数据进行加权修匀,排除异常数据的影响,从而显示出预测对象变动的基本趋势.它能够充分利用全部历史数据和相关信息,同时遵循"重近轻远"原则,使时间序列所包含的历史规律性能显著地体现出来.但指数平滑法有两个问题没有解决好: (1)预测结果对平滑参数的依赖,平滑参数是指数平滑预测的瓶颈问题,它的选取与预测结果有最直接的关系,人们对值的选择更多的还是依赖于经验.

机标关键词：自适应、指数平滑预测、预测模型、预测结果、时间序列预测、平滑参数、指数平滑法、平滑预测法、预测对象、异常数据、相关信息、瓶颈问题、统计数据、数量差异、数据序列、数据修匀、历史数据、历史规律、基本趋势、平均数

分类号：F4(工业经济)

资助基金：国家自然科学基金70573101

在线出版日期：2009-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：37-38,54