基于偏最小二乘法的二重趋势时间序列的组合预测模型

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时间:2019-03-08

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1、中国科学技术大学硕士学位论又基于偏最小二乘法的二重趋势时间序列的组合预测模型作者姓名:学科专业:导师姓名:完成时间:闫维维管理科学与工程罗彪副教授二O一三年六月五日UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster’SdegreeDoubletrendtimeseriescombinedforecastingmodelbasedonPartialLeastSquareAuthor’SName:WeiweiYanSpeciality:ManagementScienceandEngineeringSu

2、pervisor:AssociateProf.BiaoLuoFinishedtime:June5曲,2013中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名:I骂蝗箜签字目期:clol3。6。主中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一,学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权,即:学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交

3、论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,几J‘以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。晒公开口保密(——年)作者签名:闺垒雏签字日期:立蚰:左:芏摘要摘要二重趋势时间序列是商Hk和经济领域中常见的时间序列,准确的预测无论是对制定商业决策还是确定经济调控政策都具有重要的意义。二重趋势时间序列具有的长期趋势性和季节波动性在很大程度上增加了预测的难度与复杂度。采用。·种单一的预测方法很难拟合序列的二重趋势,并且

4、不能获取与序列相关的全而的信息。为了充分利用各种模型的优势,达到满意的预测效果,就需要组合预测模型将单一模型有机结合起来。目前组合预测的研究都关注在单‘模型的选择及权重的确定上,忽略了单+‘模型问的线性关系以及单一模型与时问点问的相互关系对预测效果的影响。从这个角度出发,本文考虑了单+‘模型及时间点间的相互作用,并把其作为白变量,这样自变量问就存在很强的线性相关关系,因此适宜采用偏最小二乘法(PLS)对自变量进行组合,来提高预测精度。首先,本文通过阐述研究背景与意义,在相关理论的研究综述的基础上,选取了三个单一一预测模型——Holter_winter季节乘积模型、SA

5、RIMA和时间序列分解法,并引入虚拟变量对时问序列分解法进行改进,为后文组合预测奠定基础;然后,本文提出基于PLS的组合预测的建模思路,并阐述相应的建模步骤;最后通过该组合模型在某省卷烟月销量预测中的应用研究,检验基于PLS的组合预测在二重趋势时间序列巾的可行性。为了对模型的预测效果进行全方位的综合性衡量和评价,本文不仪采用基jJ:误差的评价指标和拟合度指标评价预测模型的预测精度和拟合效果,又将该模型与传统定权重组合预测模型进行对比,全面客观地评价预测方法。结果表明,在对二重趋势时间序列的预测中,该模型能够显著提高预测的精度,具有很好的预测效果。关键词:偏最小二二乘法

6、二二重趋势时问序列组合预测AbstractABSTRACTCurrentstudiesaboutcombinedforecastingfocusontheselectionandweightofsinglemodels,andignoretheeffectofthelinearrelationshipamongthesinglemodelsaswellastherelationshipbetweensinglemodelsandthetimepoints.Fromthisperspective,thispaperconsiderstheinteractionbetwe

7、enthesinglemodelsandtimepointsandtreatsthemasindependentvariables.Asthereisastronglinearcorrelationrelationshipamongtheindependentvariables,PartialLeastSquare(PLS)issuitableforcombiningthesevariablestoimprovethepredictionaccuracy.DoubletrendtimeseriesisCOITUTIOnintheareaofbusin

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