【摘 要】
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针对现有弱化缓冲算子不能有效处理季节性冲击扰动系统的建模预测问题,本文构造了两类季节性弱化缓冲算子,分别为季节性平均弱化缓冲算子和季节性全信息变权弱化缓冲算子.在此基础上,本文进一步探讨了季节性弱化缓冲算子的缓冲强度与光滑性,发现二者均优于该季节算子所对应的经典缓冲算子.最后,本文基于灰狼算法给出了季节性全信息变权缓冲算子的权重优化方案,并以第二产业季度增加值数据为例证实了季节性缓冲算子的有效性.预测结果表明:对于受冲击扰动的季节性时序数据,本文提出的季节性缓冲算子的适应能力和预测精度显著优于经典缓冲算子
【机 构】
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浙江财经大学经济学院,杭州310018
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针对现有弱化缓冲算子不能有效处理季节性冲击扰动系统的建模预测问题,本文构造了两类季节性弱化缓冲算子,分别为季节性平均弱化缓冲算子和季节性全信息变权弱化缓冲算子.在此基础上,本文进一步探讨了季节性弱化缓冲算子的缓冲强度与光滑性,发现二者均优于该季节算子所对应的经典缓冲算子.最后,本文基于灰狼算法给出了季节性全信息变权缓冲算子的权重优化方案,并以第二产业季度增加值数据为例证实了季节性缓冲算子的有效性.预测结果表明:对于受冲击扰动的季节性时序数据,本文提出的季节性缓冲算子的适应能力和预测精度显著优于经典缓冲算子;进一步与SARIMA和EMD-ARIMA模型的比较发现,两类季节性缓冲算子的预测精度与EMD-ARIMA模型相当,三者的平均预测相对误差均在3％左右,而SARIMA模型的平均预测误差则高达15.65％.
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