基于数学建模的预测方法种类繁多,从经典的单耗法、弹性系数法、统计分析法,到目前的灰色预测法。当在使用相应的预测方法建立预测模型时,我们需要知道主要的一些预测方法的研究特点,优缺点和适用范围。下面就当下一些主要的预测方法进行总结: 预测模型名称 适用范围 优点 缺点 灰色预测模型 该模型使用的不是原始数据的序列,而是生成的数据序列。核心体系是Grey Model.即对原始数据作累加生成(或其他处理生成)得到近似的指数规律再进行建模的方法。 在处理较少的特征值数据,不需要数据的样本空间足够大,就能解决历史数据少、序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律较强的生成序列。 只适用于中短期的预测,只适合近似于指数增长的预测。 插值与拟合 适用于有物体运动轨迹图像的模型。如导弹的运动轨迹测量的建模分析。 分为曲面拟合和曲线拟合,拟合就是要找出一种方法(函数)使得得到的仿真曲线(曲面)最大程度的接近原来的曲线(曲线),甚至重合。这个拟合的好坏程度可以用一个指标来判断。 时间序列预测法 根据客观事物发展的这种连续规律性,运用过去的历史数据,通过统计分析,进一步推测市场未来的...
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0 2018-08-31 点击查看
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0 2018-11-09 点击查看