一種基于時間序列指數(shù)平滑的決策支持算法的研究.pdf

1、近年來，時間序列預(yù)測分析法在建立非線性模型進行經(jīng)濟預(yù)測方面受到廣泛的重視和研究。而作為其重要分支之一的指數(shù)平滑法，因為操作簡單、適用性強、性能優(yōu)良、應(yīng)用廣泛而成為經(jīng)典的預(yù)測與控制模型。但是指數(shù)平滑法始終有三個問題沒有得到很好的解決：第一是靜態(tài)的平滑參數(shù)難以適應(yīng)時間序列自身的變化；第二是對平滑參數(shù)取值的選擇更多的是依賴人們的經(jīng)驗，而如此確定的值難以達到最佳值；第三是平滑初始值很難確定。本文就是從上述三個難點入手，提出了一種基于改進的折半查

2、找法和改進的動態(tài)指數(shù)的新型指數(shù)平滑模型，比較好的解決了上述三個問題，并在文章最后用實驗進行了驗證。 首先，本文給出了三種指數(shù)平滑方法的定義，并分析了每種方法的特點，預(yù)測方法的選取主要取決于三種方法的差異性。 其次，本文介紹了折半查找法，并給出了改進的折半查找法的建立過程和使用方法。 然后，通過對原動態(tài)指數(shù)平滑方法進行研究，建立了一種改進的自適應(yīng)權(quán)重的動態(tài)指數(shù)平滑模型，并應(yīng)用改進折半查找算法對平滑參數(shù)進行了優(yōu)化。以