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将最优梯度算法应用于指数平滑模型,通过构造优选并自动生成的最佳平滑参数使模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力,较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验确定且为静态、平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题.通过实例, 与其他指数平滑预测算法相比,验证了该算法的有效性. 相似文献
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一种指数平滑预测的参数优化方法及实现 总被引:5,自引:0,他引:5
时间序列预测法在各种基于时态数据库的计算中有着广泛的应用前景。文中介绍了时间序列预测法中的单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑三种指数平滑预测方法,不同的预测方法适合于对不同时间特性的数据、平稳性数据、趋势性数据或季节波动性数据进行预测,使用相应的预测方法均达到很好的平滑效果。同时还介绍了如何应用IGS算法对指数平滑的参数进行优化,从而得到更好的平滑效果和预测结果,使之在社会实际当中发挥更好的作用。 相似文献
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针对PM2.5单时间序列数据的动态调整预测模型 总被引:3,自引:3,他引:0
针对细颗粒物PM2.5的浓度预测,本文提出了基于单时间序列数据的动态调整模型.在动态指数平滑算法中,指数平滑次数与参数基于样本数据并借助二分查找进行调整.在动态马尔科夫模型中,马尔科夫链的残差状态数、隐马尔科夫模型的隐状态数、连续样本数和阈值参数都通过训练数据加以调整.动态调整模型将指数平滑法和马尔科夫模型有效结合起来,指数平滑法得到的预测值由马尔科夫模型进行校正,从而提高预测准确度.基于大量实际PM2.5数据进行测试,验证了算法的有效性.并与其他现有的灰色模型、人工神经网络、自回归滑动平均模型、支持向量机等方法进行了对比,表明所提模型能够得到精度更高的预测结果.本文模型不局限于PM2.5数据,还可应用于其他类型的数据预测. 相似文献
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时间序列预测法在各种基于时态数据库的计算中有着广泛的应用前景.文中介绍了时间序列预测法中的单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑三种指数平滑预测方法,不同的预测方法适合于对不同时间特性的数据、平稳性数据、趋势性数据或季节波动性数据进行预测,使用相应的预测方法均达到很好的平滑效果.同时还介绍了如何应用1Gs算法对指数平滑的多数进行优化,从而得到更好的平滑效果和预测结果,使之在社会实际当中发挥更好的作用. 相似文献
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算法复杂性平滑分析的研究进展与展望 总被引:2,自引:0,他引:2
有很多算法其最坏情况复杂性很坏 (甚至是指数阶的 ) ,但在实际应用中却很有效 其中一个典型代表就是求解线性规划问题的单纯形算法 最近 ,Spielman和Teng提出了算法的平滑复杂性概念及算法复杂性平滑分析方法 ,对上述矛盾给出了合理的解释 ,在理论计算机科学界引起了极大的关注 为此 ,做了以下工作 :介绍算法复杂性平滑分析的基本概念 ;介绍两年多来算法复杂性平滑分析主要的研究进展 ;从实际应用出发提出一个更合乎算法复杂性平滑分析思想的随机扰动模型 (简称TSSP模型 ) ,克服“PartialPermutation”随机扰动模型的不足 ,并证明在TSSP模型下快速排序算法的时间平滑复杂性为O(2λn×log2 (n) ) ,其中λ是随机扰动幅度大小 最后 ,对算法复杂性平滑分析的研究提出了展望 相似文献
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针对现有弹性云服务器(elastic cloud server,ECS)未来请求量预测模型准确度低、稳定性差等问题,提出一种基于指数平滑的Stacking集成预测模型。以多个二次指数平滑模型作为基础模型,将线性回归模型作为集成模型对多组指数平滑预测值进行最终拟合;预测过程中使用多组二次指数平滑模型对ECS的历史请求时序进行构造集成模型训练数据集并加入平滑系数的动态优化。与传统单一模型的对比实验结果表明,该模型在实际云服务器请求量预测过程中具有更好的准确性和稳定性。 相似文献
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为更准确地对期货价格进行预测分析,提出了一种对三次指数平滑法的平滑初值和平滑参数值进行自适应选取的预测方法.该方法根据样本预测误差平方和最小来自适应地调整平滑参数与平滑初值,以避免对其进行主观选取,并将此方法应用于期货价格的预测中.实验结果表明,该方法与单独的三次指数平滑法相比,对于期货价格预测的准确率有所提高,可以得到比较有效的预测值. 相似文献
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在M-WiMAX系统中为了获得多用户分集增益,更好地发挥自适应调制编码(AMC)的作用,在改进比例公平算法(PF)基础上设计出一个预测的PF分组调度算法(Pre-PF)来调度系统中的非实时业务。PF调度算法在调度判决表达式中用调度时刻瞬时速率作为参数,这样影响调度的稳定性和整体性能,尤其在移动无线通信中更加明显。提出用马尔可夫预测模型来计算下一个调度时刻的瞬时速率,用它来平滑当前瞬时速率,减小移动无线信道瞬时速率对调度性能的影响。平滑后的瞬时速率能更好地代表移动信道传输速率的变化趋势。仿真结果表明,该调度算法保证了非实时业务流的服务质量,提高了系统的平均吞吐量、稳定性和公平性。 相似文献
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为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度,在分析道路交通事故影响因素基础上,提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型首先采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析,结合关联度值,筛选最小二乘向量机模型的输入变量,简化LS-SVM模型结构;然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法(DCW-APSO)对模型参数进行优化选取;最后应用模型预测1996-2000年的综合道路交通事故死亡率,并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明:该模型具有较快的收敛速度,并能明显提高道路交通事故预测的精度。 相似文献
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针对网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型(GCS.SVM)。将网络流量时间序列进行重构,采用改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机参数,使用这组最优参数建立网络流量预测模型。仿真结果表明,GCS—SVM模型对网络流量预测是有效可行的。 相似文献
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GAFSA优化SVR的网络流量预测模型研究 总被引:1,自引:1,他引:0
现有的诸多网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题。针对此类问题, 研究了一种通过GAFSA(全局人工鱼群算法)优化SVR模型的网络流量预测方法。GAFSA是一种群智能优化算法, 寻优效果显著。采用GAFSA对SVR预测模型进行参数寻优, 可以得到使预测效果最佳的训练参数; 使用这组最优参数训练SVR, 建立网络流量预测模型, 可以很好地改善基于其他智能优化算法改进的SVR网络流量预测模型多次预测结果相差较大的问题, 使预测结果趋于稳定, 同时也可以提高预测精准度。仿真结果表明, GAFSA-SVR网络流量预测模型与其他模型相比, 预测结果基本稳定, 精准度提高到89%以上, 对于指导网络控制行为、分析网络安全态势有重要意义。 相似文献
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预取是提高存储系统性能的主要手段之一.但现有存储系统的设备层并不知道任何I/O访问的语义信息,因而不能充分利用I/O访问的语义来预取下一时刻要访问的数据,只能利用较简单的方式如I/O访问的局部性、顺序访问和循环访问等特性来实现简单的预测.为此,本文根据存储系统的特点提出了实用且高效的基于连续度的聚类算法来发现密集读请求访问的区域,并采用ARMA时间序列模型来预测密集读请求可能访问的区域及访问时刻,为正确的预取提供了准确的信息.为提高预取的准确性,并采用了动态参数估计的策略.通过大量实验的结果验证了这两种算法的正确性和预测的准确性,能较大的提高存储系统的预取效率. 相似文献
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微观交通流仿真是智能运输系统研究与开发的重要手段。期望车速是微观交通流仿真研究的一个重要参数,受到驾驶员特性、车辆特性、道路条件、交通干扰、天气和承运任务急缓等多种因素的影响,准确确定期望车速是驾驶员行为研究的难点。从研究驾驶员心理-物理特性的角度出发,利用层次分析法,对驾驶员决策思维的递阶层次进行量化,建立基于人-车-路-环境综合计算的驾驶员期望车速模型。经过实测数据验证,该方法用于驾驶员期望车速模型的研究是可行的。 相似文献