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基于模糊逻辑系统的组合预测方法及应用

朱报春  
【摘要】: 自从J.M.Bates和C.W.J.Granger首次提出组合预测方法以来,组合预测的研究已经取得了很大的进展。早期的组合预测是将各单项模型的预测结果进行线性组合,但在预测对象实际值与其单项模型预测值之间呈现某些复杂关系时,这种组合方法就显得无能为力。本文在传统定量预测模型的基础上,利用模糊逻辑系统良好的非线性品质,提出一种基于模糊逻辑系统的组合预测方法。其基本思想就是利用模糊系统的万能逼近特性,采用模糊Takgi-Sugeno模型来进行非线性组合预测函数的φ(X)模拟,并利用BP神经网络的反向传播学习算法来确定该系统。这种全新的组合预测方法不仅降低了构造非线性组合预测函数φ(X)的难度,而且使预测精度大大提高。将该组合预测方法应用于江苏“十五”电信需求研究课题,通过对近十年电信业务量单项模型的拟合数据的学习和测试,构造出一个非线性组合预测模型。将该模型组合结果与传统的最优组合预测模型和各单项模型的拟合结果进行比较,可以看出,这种非线性组合预测技术的预测效果明显优于传统的预测模型。理论分析和应用实例都证实了基于模糊模型的组合预测方法的有效性和可行性。


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