基于Holt-Winters与最小二乘支持向量机的混合预测模型

• 作者: 刘宝成 张仲荣 盛秀梅 程丽娟
• 来源期刊: 洛阳理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 其他
• 关键词: Holt-Winters三参数指数平滑 最小二乘支持向量机 果蝇优化算法 混合预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与数理
• 页码范围: 79-84
• 页数: 6页
• 分类号: O273.4
• 字数: 3522字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5403.2017.04.018

摘要

为了提高地下水埋深时间序列的预测精度,本文应用Holt-Winters三参数指数平滑法作为预测模型,使用最小二乘支持向量机对残差序列进行预测.由于核参数和惩罚因子在很大程度上直接影响了最小二乘支持向量机的预测性能,本文选用果蝇优化算法对其参数进行优化选取,该方法不仅能够建立最优的混合预测模型,而且能够很好地捕获地下水埋深序列的非线性特征.选用甘肃民勤县大坝乡城西八社地下水监测站点的数据来验证所建模型的预测性能,实验结果表明与传统的单一预测方法相比,本文所建混合预测模型提高了预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仲荣	兰州交通大学数理学院	19	55	4.0	6.0
2	刘宝成	兰州交通大学数理学院	3	4	1.0	2.0
3	盛秀梅	兰州交通大学数理学院	4	6	2.0	2.0
4	程丽娟	兰州交通大学数理学院	4	7	2.0	2.0