基于周期项方法选择的季节性时序预测

• 作者: 刘业政 宋仙磊 陈思凤
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 周期项重构 方法选择 周期项预测 季节性时间序列
• 年，卷（期）: 2011,（21）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 131-132,135
• 分类号: TP18
• 字数: 3042字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.21.044

摘要

根据每个单步预测序列各自具有的特征,通过周期项重构把多步预测转化为单步预测,提出一种预测方法选择策略.为每个单步预测序列选择一个最合适的预测方法,利用选择的方法建模预测周期项,结合灰色预测模型对趋势项的预测值,建立季节性时间序列整体预测模型.实验结果表明,该模型能克服周期项多步预测的缺点,具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘业政	合肥工业大学管理学院	137	1793	20.0	34.0
5	宋仙磊	合肥工业大学管理学院	3	35	3.0	3.0
9	陈思凤	合肥工业大学管理学院	7	35	4.0	5.0