面向装备制造业的非平稳时间序列需求组合预测方法

发布时间：2018-06-10 16:28

  本文选题：经验模态分解(EMD) + 最小二乘支持向量回归(LSSVR)　； 参考：《信息与控制》2017年04期

【摘要】：针对装备制造业的物料需求量时间序列数据非平稳的特性,提出一种基于经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型.运用EMD方法将非平稳时间序列分解为一系列的本征模函数(IMF)和一个残差项(Res),然后结合业务实际将各IMF合成为高频、低频两部分,分别代表短期波动和长期趋势,挖掘出更多的信息再结合最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型进行组合预测.实证结果表明EMD-LSSVR组合预测可以高效预测非平稳物料需求时间序列且相比传统方法预测精度较高.
[Abstract]:Aiming at the non-stationary time series data of material demand in the equipment manufacturing industry, a combined prediction model based on empirical mode decomposition (EMD) and least squares support vector machine (LSSVM) is proposed. Using EMD method, the non-stationary time series are decomposed into a series of intrinsic mode functions (IMF) and a residual term, and then the IMF is synthesized into two parts, high frequency and low frequency, which represent short-term fluctuations and long-term trends, respectively. More information is mined and combined with the least squares support vector regression (LSS) model. The empirical results show that EMD-LSSVR combination prediction can effectively predict the time series of non-stationary material demand and has higher accuracy than the traditional method.
【作者单位】： 大连理工大学管理与经济学部;
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2015BAF08B02) 教育部人文社会科学研究项目(14YJCZH001) 辽宁省社科规划基金项目(L16BGL010)
【分类号】：O211.61;TP18

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 黄岩,张国春,王其藩,朱道立;一种新的计算组合预测权重的方法[J];管理工程学报;2001年02期

2 王郁;;组合预测何以兴起[J];预测;1989年04期

3 谢素卿;曾珍香;;组合预测结果的优化[J];河北工学院学报;1989年01期

4 C.W.J.Granger;赵文奇;;二十年来的组合预测[J];预测;1991年03期

5 唐小我;;最优组合预测的计算方法[J];管理现代化;1992年01期

6 马永开,唐小我;多目标组合预测优化模型研究[J];统计研究;1997年04期

7 曾勇,唐小我,陈珂;组合预测冗余方法判定的一个补充规则[J];电子科技大学学报;1998年02期

8 王硕,唐小我,周俊;组合预测软科学方法研究[J];运筹与管理;1999年01期

9 陈华友;组合预测权系数确定的一种合作对策方法[J];预测;2003年01期

10 邓雪;;最优组合预测误差平方和取值范围的若干新结果[J];经济数学;2006年01期

相关会议论文 前7条

1 孙将平;叶志斌;季永青;;浙江省水路货运量最优组合预测[A];第六届长三角科技论坛航运分论坛暨江苏省航海学会2009年学术年会论文集[C];2009年

2 刘平;张莉;马秀兰;;乌鲁木齐市农、林、牧、渔业总产值的组合预测研究[A];Systems Engineering, Systems Science and Complexity Research--Proceeding of 11th Annual Conference of Systems Engineering Society of China[C];2000年

3 田瑾;项静恬;陈殿斌;;多种时间序列建模及组合预测的比较和改进[A];中国现场统计研究会第九届学术年会论文集[C];1999年

4 李存金;;简单平均法下的最优组合预测问题研究[A];管理科学与系统科学进展——全国青年管理科学与系统科学论文集（第3卷）[C];1995年

5 刘茂余;于丽英;;一种组合预测新方法的研究[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年

6 樊英;张秋菊;;工业增加值预测系统的分析设计[A];中国企业运筹学[C];2006年

7 吴文东;吴刚;魏一鸣;范英;;基于相关系数的钢材需求量组合预测[A];第十届中国管理科学学术年会论文集[C];2008年

相关博士学位论文 前1条

1 刘启浩;风险值组合预测的理论与实证[D];北京工业大学;2009年

相关硕士学位论文 前10条

1 丁咏梅;我国股票价格的组合预测[D];华中科技大学;2005年

2 王庆庆;我国国内石油供给的组合预测研究[D];浙江工商大学;2006年

3 高放;组合预测研究及其在交通流量预测中的应用[D];山东科技大学;2008年

4 吉敏;支持向量回归机在组合预测中的应用研究[D];东华大学;2011年

5 毛开翼;关于组合预测中的权重确定及应用[D];成都理工大学;2007年

6 王梦冬;人民币汇率短期组合预测研究[D];天津大学;2008年

7 朱素玲;组合预测中单项模型选择研究及其权重系数优化[D];兰州大学;2010年

8 章锋;中短期航空客运量的组合预测应用研究[D];华中科技大学;2009年

9 程春光;组合预测在石油行业预算管理中的应用[D];天津大学;2008年

10 原静;成分数据组合预测模型及其应用[D];山西大学;2012年

，

本文编号：2003860