【摘 要】
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指数平滑法是应用广泛的时间序列预测方法之一,但在传统方法中其相关系数的确定具有主观性,因此,其预测结果往往偏差较大。本文对传统指数平滑法进行改进,将其参数动态化,使
【机 构】
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数控技术与应用江西省重点实验室（九江大学）,清华大学电机工程与应用电子技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50705039)
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指数平滑法是应用广泛的时间序列预测方法之一,但在传统方法中其相关系数的确定具有主观性,因此,其预测结果往往偏差较大。本文对传统指数平滑法进行改进,将其参数动态化,使得模型随预测过程自动更新,从而保证了预测的实时性、客观性。以最小预测误差平方和(SSE)为优化目标建立动态指数平滑参数和初值的优化模型,并通过迭代优化法求解。通过动态指数平滑模型,传统方法的一些缺陷,如模型参数选取的主观性、易导致预测偏差等被有效解决。预测实例表明,新方法优于传统指数平滑方法。
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