發(fā)布時間：2018-09-04 10:56

【摘要】：針對時間序列包含噪聲以及單一模型可能存在預測表現(xiàn)不穩(wěn)定的問題,本文提出了一個基于奇異譜分析(SSA)的集成預測模型,并將其運用于我國年度航空客運量的預測中.首先,采用SSA方法對原始時間序列進行分解和重構(gòu),得到一個剔除噪聲的時間序列,然后將其作為單整自回歸移動平均模型(ARIMA)、支持向量回歸模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等單一模型的輸入并進行預測,接著再采用加權(quán)平均集成預測方法(WA)將三種單一模型的預測結(jié)果進行綜合集成.通過與各單一模型、基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法(EMD)的模型以及簡單平均集成預測方法(SA)的預測結(jié)果進行對比發(fā)現(xiàn),本文所建模型具有較高的預測精度和較穩(wěn)定的預測表現(xiàn).最后,采用本文的模型對我國2014-2016年年度航空客運量進行了預測.
[Abstract]:Aiming at the problems of time series including noise and the instability of single model, this paper presents an integrated prediction model based on singular spectrum analysis (SSA), and applies it to the prediction of annual air passenger volume in China. Firstly, SSA method is used to decompose and reconstruct the original time series, and a noisy time series is obtained. Then it is used as the input of single model such as single integral autoregressive moving average model, (ARIMA), support vector regression model, (SVR) Holt-Winters method, (HW) and so on. Then the weighted average ensemble prediction method (WA) is used to integrate the prediction results of three single models. By comparing with the single model, the model based on empirical mode decomposition method (EMD) and the simple average integrated prediction method (SA), it is found that the proposed model has high prediction accuracy and stable prediction performance. Finally, the model is used to forecast the annual air passenger volume in 2014-2016.
【作者單位】： 上海大學管理學院;中國科學院大學經(jīng)濟與管理學院;中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院;
【基金】：國家自然科學基金(71422015,71373262) 國家數(shù)學與交叉科學研究中心全球宏觀經(jīng)濟監(jiān)測預測與政策模擬平臺項目~~
【分類號】：F562

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本文編號：2221875