网站原创摘 要：组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型.为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型：平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型.通过实验比较分析：模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值.
关 键 词：模糊自适应变权重方法；经济时间序列；组合预测；支持向量机
中图分类号：F224文献标识码：A文章编号：1001-8409（2013）01-0141-04
1引言
在经济管理领域,普遍存在着许多诸如物价的波动、商品零售额的变动等随时间变化的经济数据.此类经济数据往往受诸多因素的影响和限制,具有很强的随机性和非线性[1].对其预测的准确性能深刻影响着人类经济活动,选择并建立有效的经济时间序列模型对从复杂多变的经济现象中找出其规律特点起着重要的作用.
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目前,对经济时间序列预测方法已经出现如移动平均法、指数曲线拟合、灰色预测法、神经网络、支持向量机等方法.由于每种预测方法的预测结果具有不同的偏向性,导致都存在一定的局限性.为了最大限度地避免单个预测方法预测结果的偏向性的局限,获得更加精确的预测结果,建立组合预测模型成为一种选择,其研究应用越来越广泛[2].在众多组合模型的组合方式中,根据组合预测加权系数是否随时间推移而变化,可分为变加权组合预测和定值加权组合预测.定值加权组合预测是通过某种方法计算出各单项预测模型在组合预测中的权系数,且保持稳定不变.变加权组合预测的加权系数随时间的推移而变化,该方法比较复杂,导致对变加权组合预测方法的研究成果还很少,但这是组合预测领域未来发展的重要研究方向之一[3].模糊自适应变权重则是变加权组合预测的重要的研究方法.文献[4]将模糊自适应变权重应用于联交叉口交通流模型的研究,文献[5]应用模糊自适应变权重来研究预测采场声发射事件率,但目前还没有运用模糊自适应变权重来建立经济时间序列组合预测模型的研究.本文试图选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型.为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,本文选取了平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型两种定值加权组合预测模型.并通过实验比较分析来验证该模型的有效性.
2基于模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的建立