自适应计量经济预测模型与卡尔曼过滤法在能源需求预测中的应用

发布时间：2018-06-13 09:42

  本文选题：自适应模型 + 计量经济模型　； 参考：《系统工程》1984年03期

【摘要】：计量经济模型法,是常用的经济预测方法之一.在经典的计量经济模型中,往往采用参数定常的模型.用它进行中长期预测时,误差较大.为了解决这个问题,近年来在文献中常出现自适应预测模型的概念.本文对这个术语的含义作了较详细的阐述,并按模型所具备的自适应能力对它们进行了分类.卡尔曼过滤法在参数自适应模型中起着重要的作用.本文应用这种方法来进行我国能源需求量的预测.文中分别建立了定常参数和时变参数的两种模型,而对时变参数的情况,则用卡尔曼过滤法进行了预测.
[Abstract]:Econometric model method is one of the commonly used economic forecasting methods. In the classical econometric model, the parameterized model is often used. When it is used for medium and long term prediction, the error is large. In order to solve this problem, the concept of adaptive prediction model has often appeared in the literature in recent years. In this paper, the meaning of the term is explained in detail, and they are classified according to the adaptive ability of the model. Kalman filter plays an important role in parameter adaptive model. This paper uses this method to forecast the energy demand in China. In this paper, two kinds of models of constant parameters and time-varying parameters are established, and the case of time-varying parameters is predicted by Kalman filter method.
【作者单位】： 中国科学院学部 上海交通大学

【共引文献】

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本文编号：2013587