基于FAHP的加权组合模型预测精度检验与比较

发布时间：2018-02-27 18:43

  本文关键词： 模糊综合评价法 组合模型 需求预测　出处：《统计与决策》2017年23期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：单一的预测模型在对时间序列数据进行预测时会产生预测精度差和适用性差的问题。文章首先利用回归分析、三次指数平滑法、ARIMA模型、GM(1,1)模型等单一模型对区域天然气需求进行预测;然后采用加权组合预测思想,运用模糊综合评价法(FAHP法)对各个模型进行评分,剔除评分最低的预测模型以避免影响最后的加权组合精度;最后将FAHP法的评分域变换到加权组合模型的权数域中,对区域天然气需求进行加权组合预测。实证结果表明:与单一预测模型和传统的加权组合模型相比较,基于FAHP评分及权重确定的加权组合模型可将预测精度最高提升9.47%,明显高于单一预测模型和传统加权组合模型。
[Abstract]:When a single prediction model is used to predict time series data, the problems of poor prediction accuracy and poor applicability will occur. The cubic exponential smoothing method and the Arima model are used to predict the regional natural gas demand, and then the weighted combination forecasting method and the fuzzy comprehensive evaluation method are used to evaluate the regional natural gas demand. The prediction model with the lowest score is eliminated to avoid affecting the final weighted combination accuracy. Finally, the score domain of the FAHP method is transformed into the weighted domain of the weighted combination model. The empirical results show that compared with the single forecasting model and the traditional weighted combination model, The weighted combination model based on FAHP score and weight can increase the prediction precision by 9.47, which is obviously higher than that of single prediction model and traditional weighted combination model.
【作者单位】： 上海海事大学交通运输学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71402094) 教育部人文社会科学青年基金资助项目(13YJC630210) 上海海事大学校基金资助项目(20120080)
【分类号】：F224.9

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本文编号：1543914