基于人工智能优化的指数平滑方法的研究及应用

发布时间：2016-08-17 22:14

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《兰州大学》 2015年

基于人工智能优化的指数平滑方法的研究及应用

张静芸

【摘要】：指数平滑(Exponential Smoothing, ETS)是一族预测方法的统称,其理论基础是状态空间模型,现在仍然被广泛地应用于商业和工业管理之中。这一系列方法的共同特征是：预测结果是历史观测数据的加权组合,越新的历史数据拥有越高的权重系数,且权重系数随时间变化呈指数趋势增长,因此称之为“指数平滑”。本文基于国内对于指数平滑方法的研究缺少对这一族方法做出整合研究的文献以及鲜有针对指数平滑方法的理论推导的研究等空白和不足之处,对其理论进行了较为系统的研究,包括指数平滑方法的分类、指数平滑方法的点预测形式推导、指数平滑方法的状态空间模型形式推导等问题。并在此基础上,引入了时间序列聚合理论、组合预测理论以及粒子群算法、布谷鸟算法以及人工鱼群算法等人工智能算法对指数平滑方法进行了优化。最后,本文应用澳大利亚新南威尔士州的实际电力负荷数据,对本文提出的基于指数平滑方法的组合预测模型的有效性进行了验证。研究结果表明,对于短期电力负荷预测,本文提出的组合预测模型、特别是经过粒子群算法或者布谷鸟算法对组合系数进行优化以后的组合预测模型,拟合精度与预测精度都得到了较大的提高,且都一定程度上优于传统预测方法的精度。因此,本文提出的组合预测模型是有效的,具有一定的实用性,并对实践有一定的指导意义。

【关键词】：
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18
【目录】：

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