【摘 要】
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针对灾害应急物资需求量时间序列的小样本和振荡性特征,提出了基于Fourier-GM(1,1)模型的应急物资需求量预测方法。该方法首先对给定的小样本振荡序列建立具有自适应背景值的
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院; 浙江财经大学经济与国际贸易学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71101132);国家社会科学基金资助项目(12BGL064)
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针对灾害应急物资需求量时间序列的小样本和振荡性特征,提出了基于Fourier-GM(1,1)模型的应急物资需求量预测方法。该方法首先对给定的小样本振荡序列建立具有自适应背景值的GM(1,1)模型,然后应用Fourier级数描述模型残差中所包含的周期性振荡信息,进而构建Fourier-GM(1,1)模型。在此基础上,利用遗传算法在平均预测误差最小化准则下求解模型的最优参数。最后分别应用传统GM(1,1)模型和FourierGM(1,1)模型预测森林火灾扑火经费,结果表明:本文提出的新方法能够较好地描述时间序列中的周期性振荡特征,其预测精度显著地高于传统GM(1,1)模型。
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