基于ARIMA-Kalman滤波混合算法的预测模型

摘要

针对传统基于AIRMA模型的预测算法中长期预测效果较差问题,文章从全国苹果产量数据内在特征出发,提出一种基于ARIMA-Kalman滤波混合算法的苹果产量预测模型。首先对全国苹果产量数据运用时间序列分析法进行非平稳ARIMA模型建模,得到符合其变化规律的模型方程;然后结合Kalman滤波算法,建立预测递推方程;最后选用1978—2016年全国苹果产量统计数据进行实证分析。结果表明,混合预测算法的预测性能优于传统ARIMA模型,是一种有效的苹果产量预测模型。