基于滑动窗口的一类非负可变权组合预测方法

摘要

组合预测是通过适当的加权方法，将几类不同的单项预测方法组合起来，从而实现综合利用各种单项预测方法所提供的有效信息。根据组合预测加权系数是否随时间推移而变化，可分为可变权组合预测和不可变权组合预测。不可变权组合方法较多，且操作容易，故其使用较多。但较之可变权组合预测方法，不可变权组合预测方法受不同单项预测方法在不同时点的预测精度影响较大。 针对存在的问题，本文在不可变权组合预测方法上，引入了滑动窗口赋权方法，设置合理窗口长度，通过滑动式赋权，将非时变权变成了时变权，从而提高了组合预测的精度。本文主要研究内容如下: 一、研究对象不仅仅是单一的点值序列，还对区间型序列进行了研究验证。本文提出的新模型，不仅应用于单点型序列值，同是，也与区间型序列值进行了结合，验证该方法的适用性。 二、在熵权组合预测方法和传统变异系数赋权组合预测方法基础上，提出了改进变异系数赋权组合预测方法，从而将传统的基于预测数据层面的变异系数，转移到预测残差数据层面，能有效消除传统变异系数由于数据数量级引起的数据变异程度被弱化的情况。 三、考虑到不变权组合预测模型在某些情况下不能很好地预测每个时刻的权重的性态，引入了滑动窗口机制，结合熵值法思想，即系统的熵值越大，则它所蕴涵的信息量越小，系统的某项指标的变异程度越小，反之，系统的熵值越小，则它所蕴涵的信息量越大，系统的某项指标的变异程度越大。本文正是在此基础上，从统计学中变异系数的基本定义出发，设置了合适的窗口长度，基于滑动窗口下定义各个单项预测模型预测的误差的变异程度，从而得到权系数，从而实现不可变权到可变权的转变，该方法的适用性广，有效的提高了提高组合预测精度。