几种时间序列模型在客流量预测上的比较

发布时间：2017-08-05 21:14

  本文关键词：几种时间序列模型在客流量预测上的比较

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【摘要】：在当今社会,数据预测在学术界得到广泛的发展,获取数据也变的更加容易,如何正确并有效的运用数据就成为了问题。时间序列是对未来数据进行预测使用最广的方法之一,它在很多领域都得到了很广泛的应用,例如经济领域、商业领域等。时间序列广受欢迎的原因之一是它对预测领域的背景知识要求很少,只需要研究时间序列本身的特点就可以对短期的数据进行预测。本文利用南京某商场客流量数据,使用已有的两种时间序列模型：模糊时间序列模型和季节性水平模型。一种新提出的模型：组合预测模型,组合预测模型是结合模糊时间序列与季节性水平模型的新的时间序列模型。 本文详细描述和介绍了模糊时间序列模型、季节性水平模型和混合预测模型的预测过程,并对以上三种方法的预测结果进行对比和计算,发现混合预测模型的预测精度最高,模糊时间序列模型的预测结果最差,季节性水平模型的预测效果较好,但没有混合预测模型的精度高。季节性水平模型和混合预测模型都引入了周期性概念,因为本文提供的数据就是具有周期性的规律数据。在对数据进行预测时,要考虑到数据的特征,选取最适合的模型,这样有利于得到最好的预测结果。根据数据特征,又提出了一种混合预测模型,实验结果证明,此混合预测模型在预测精度上具有更好的效果。
【关键词】：预测 混合预测模型 模糊时间序列模型 季节性水平模型 均方根误差
【学位授予单位】：武汉邮电科学研究院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F274;O211.61
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-5
• 目录5-7
• 第1章 绪论7-12
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 研究现状及发展趋势8-10
• 1.3 本文的主要内容及框架10-12
• 第2章 相关知识介绍12-26
• 2.1 模糊集合理论12-15
• 2.1.1 模糊集概念13-15
• 2.1.2 模糊关系15
• 2.2 时间序列15-17
• 2.2.1 时间序列定义15-16
• 2.2.2 时间序列特点16
• 2.2.3 时间序列分类16-17
• 2.2.4 时间序列预测17
• 2.3 模糊时间序列17-20
• 2.3.1 模糊时间序列定义17-18
• 2.3.2 模糊时间序列预测模型18-20
• 2.4 季节模型20-22
• 2.4.1 季节变动概念20-21
• 2.4.2 季节指数21
• 2.4.3 季节性水平模型21-22
• 2.5 模糊C均值聚类算法22-26
• 2.5.1 C均值聚类算法22-24
• 2.5.2 模糊C均值聚类算法24-26
• 第3章 基于模糊时间序列模型的预测26-41
• 3.1 论域的定义和划分26-34
• 3.1.1 等间隔论域划分方法26
• 3.1.2 基于比率的论域划分方法26-27
• 3.1.3 多尺度比率论域划分方法27-29
• 3.1.4 多尺度比率方法下的论域划分29-34
• 3.2 定义模糊集和数据模糊化34-39
• 3.2.1 常用隶属函数介绍34-36
• 3.2.2 模糊集定义和模糊化36-39
• 3.3 建立模糊关系39-40
• 3.4 去模糊化并预测40-41
• 第4章 基于季节性水平模型的预测41-47
• 4.1 时序变化分析41-43
• 4.2 建模43-45
• 4.3 预测45-47
• 第5章 基于组合预测模型的预测47-55
• 5.1 一种混合的时间序列预测模型47-48
• 5.2 新方法下的预测48-51
• 5.3 三种方法的对比分析51-55
• 第6章 总结与展望55-57
• 6.1 本文具体工作55
• 6.2 存在的问题55-56
• 6.3 未来的展望56-57
• 参考文献57-60
• 致谢60-61
• 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文61-62
• 附录2 模糊时间序列中论域划分具体情况62-66
• 附录3 模糊时间序列中详细模糊逻辑关系66-67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 余文利;方建文;廖建平;;一种新的基于模糊C均值算法的模糊时间序列确定性预测模型[J];计算机工程与科学;2010年07期

2 蔺玉佩;杨一文;;基于模糊时间序列模型的股票市场预测[J];统计与决策;2010年08期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 邱望仁;模糊时间序列模型及其在股指趋势分析中的应用研究[D];大连理工大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 曲宏巍;模糊时间序列模型相关理论的研究[D];大连海事大学;2012年

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本文编号：626922