面向偏斜数据的压缩季节性预测模型及应用

发布时间：2018-05-19 18:20

  本文选题：预测 + 季节性　； 参考：《统计与决策》2016年10期

【摘要】：面向短时间序列的季节性预测方法能更为准确的抓住数据特征,提高预测精度。文章首先在分析目前常见的面向短时间序列的季节性预测方法的基础上,推出新的Lemon-Krutchkoff季节性预测模型,以解决偏斜分布数据预测精度不高的难题;并通过两套实际销售数据对新旧模型进行实验比较,以证实新模型在处理大噪声偏斜数据上的优势。
[Abstract]:The seasonal prediction method for short time series can grasp the data features more accurately and improve the prediction accuracy. Based on the analysis of the current seasonal forecasting methods for short time series, a new seasonal forecasting model of Lemon-Krutchkoff is proposed to solve the problem that the prediction accuracy of skew distribution data is not high. In order to prove the advantage of the new model in dealing with large noise skew data, two sets of actual sales data are used to compare the new model with the old model.
【作者单位】： 武汉轻工大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71203170) 湖北省教育厅人文社科研究项目(14Y035)
【分类号】：F224

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1911149