基于FNN-GARCH组合模型的船舶电磁仪表器材消耗预测研究

发布时间：2023-03-29 02:21

　　针对船舶电磁仪表器材消耗预测过程中存在的数据序列波动性问题,结合电磁仪表器材消耗特点和维修保障工作实际,分别建立了模糊神经网络模型(FNN)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)以及FNN-GARCH组合模型,通过比较研究,基于FNN-GARCH1组合模型来对电磁仪表器材消耗量进行预测,可以很好地提高预测精度,为电磁仪表器材维修保障决策提供了定量依据和实用预测方法。

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【文章目录】：
0前言
1 样本数据获取
2 组合模型的建模步骤
3 ARMA模型的建立
    3.1 消耗量数据序列的ADF检验
    3.2 消耗量序列的峰度与偏度
    3.3 消耗量的ARMA预测模型
4 GARCH模型的建立
    4.1 异方差性与ARCH效应检验
    4.2 GARCH模型
5 组合模型的建立
    5.1 组合模型的建模步骤
    5.2 组合模型的建立过程
    5.3 变换后残差序列的ARCH效应检验
6 模型比较分析
7 结论



本文编号：3773792