中長期預測方法及其應用研究.pdf

1、相對事物發(fā)展的短期預測，事物發(fā)展的中長期預測通常會受到更多不確定因素的影響。論文首先對中長期預測的現(xiàn)有方法進行了綜述，并對相關(guān)方法的原理進行了簡要介紹。然后結(jié)合中長期預測的特點，建立了一些中長期預測模型，并引用了歷年鉛產(chǎn)量的統(tǒng)計資料，通過實例應用分析，對相關(guān)中長期預測模型進行了研究。論文中建立的主要中長期預測模型和方法有： (1)等維無偏GM(1，1)馬爾科夫遞補模型。該模型充分結(jié)合了灰色預測與馬爾科夫鏈理論的特點，用無偏GM(

2、1，1)預測模型擬合系統(tǒng)的發(fā)展變化趨勢，并以此為基礎進行了馬爾柯夫預測，在每一步預測中，不斷推陳出新，對原始數(shù)據(jù)進行平滑及等維新息處理。 (2)改進的ANN-ARIMA模型。該模型先使用ARIMA模型預測事物中長期發(fā)展的一般趨勢，使其線性規(guī)律信息包含在ARIMA模型的預測結(jié)果中。然后在此基礎上利用改進的BP(32)神經(jīng)網(wǎng)絡模型來擬合非線性規(guī)律，最后得到BP-ARIMA模型的預測值。 (3)組合預測模型。論文采取不同的權(quán)重