基于多模型集成的铁矿粉库存量预测方法

• 作者: 吴敏 王春生 王绍丽 蔡雁
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 库存量预测 GM(1,1)模型 ARIMA模型 集成模型
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 机械工程控制科学与工程
• 页码范围: 3399-3407
• 分类号: TP13
• 字数: 6536字
• 语种: 中文

摘要

针对铁矿粉库存量预测问题,结合灰色系统模型与时间序列模型的优点,提出一种基于多模型集成的库存量集成预测方法.根据库存量历史数据,分别建立基于残差修正的等维新息GM(1,1)模型与自回归积分移动平均模型ARIMA(p,d,q)；采用基于信息熵的方法对2种模型进行加权集成；分别采用单一模型与集成模型对铁矿粉库存量进行预测.仿真验证结果表明:集成预测模型实现库存量的准确预测,在3种模型中预测结果最好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴敏	中南大学信息科学与工程学院	439	5230	34.0	47.0
2	王春生	中南大学信息科学与工程学院	20	121	7.0	10.0
3	蔡雁	中南大学信息科学与工程学院	5	48	4.0	5.0
4	王绍丽	中南大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0