發(fā)布時間：2018-02-27 18:43

  本文關(guān)鍵詞： 模糊綜合評價法 組合模型 需求預(yù)測　出處：《統(tǒng)計與決策》2017年23期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：單一的預(yù)測模型在對時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測時會產(chǎn)生預(yù)測精度差和適用性差的問題。文章首先利用回歸分析、三次指數(shù)平滑法、ARIMA模型、GM(1,1)模型等單一模型對區(qū)域天然氣需求進行預(yù)測;然后采用加權(quán)組合預(yù)測思想,運用模糊綜合評價法(FAHP法)對各個模型進行評分,剔除評分最低的預(yù)測模型以避免影響最后的加權(quán)組合精度;最后將FAHP法的評分域變換到加權(quán)組合模型的權(quán)數(shù)域中,對區(qū)域天然氣需求進行加權(quán)組合預(yù)測。實證結(jié)果表明:與單一預(yù)測模型和傳統(tǒng)的加權(quán)組合模型相比較,基于FAHP評分及權(quán)重確定的加權(quán)組合模型可將預(yù)測精度最高提升9.47%,明顯高于單一預(yù)測模型和傳統(tǒng)加權(quán)組合模型。
[Abstract]:When a single prediction model is used to predict time series data, the problems of poor prediction accuracy and poor applicability will occur. The cubic exponential smoothing method and the Arima model are used to predict the regional natural gas demand, and then the weighted combination forecasting method and the fuzzy comprehensive evaluation method are used to evaluate the regional natural gas demand. The prediction model with the lowest score is eliminated to avoid affecting the final weighted combination accuracy. Finally, the score domain of the FAHP method is transformed into the weighted domain of the weighted combination model. The empirical results show that compared with the single forecasting model and the traditional weighted combination model, The weighted combination model based on FAHP score and weight can increase the prediction precision by 9.47, which is obviously higher than that of single prediction model and traditional weighted combination model.
【作者單位】： 上海海事大學(xué)交通運輸學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71402094) 教育部人文社會科學(xué)青年基金資助項目(13YJC630210) 上海海事大學(xué)�；鹳Y助項目(20120080)
【分類號】：F224.9

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本文編號：1543914