一种新的模糊自适应变权重组合预测算法唐小我

　　26　3　　19976　　　　　　　　　　　　Journal　of　UEST　of　China　　　　　　　　　Vol.26　No.3　Jun.1997*　　　唐小我**　　　　王　景　曹长修(　　610054)　　(　　630044)【】　模仿人的决策过程,提出了一种模糊自适应变权重组合预测算法。算法通过各个单项预测算法在过去和最近时期与实际观测值的匹配程度自动地调整权重的分配,是一种变权重组合预测算法。仿真结果表明该算法简单有效,跟踪迅速。　　　组合预测;　模糊预测;　自适应预测;　算法　F201;　F224.0　　1996527,1996712　***　　41　　　　,,,,(Combinationforecasting,Combinedforecasting)。。[1],[2],[3]—REW(RecursiveEqualWeighting),[4],[5]。,,。:,。:()。,。,,。1　。,n(n≥2)。y(i)i,i=1,2,…,n;fj(i)ij,j=1,2,…,n;i=1,2,…,n;ej(i)ij,j=1,2,…,n;i=1,2,…,n;kj(i)ij,j=1,2,…,n;i=1,2,…,n,∑nj=1kj(i)=1,0≤kj(i)≤1;f(i+1)i+1,f(i+1)=∑nj=1kj(i)fj(i+1),i=1,2,…,n。j,()kj:EjEAj。。1.1　Ej,EAjEj,EAjej(i)=y(i)-fj(i)aj(i)=∑k-1m=0|ej(i-m)|/ksj(i)=∑l-1m=0|ej(i-m)|Ej(i)=aj(i)/max1≤j≤n(aj(i))EAj(i)=sj(i)/max1≤j≤n(sj(i))(1)　i;k(k≥1);l(lk);aj(i)ijk;sj(i)ijl。1.2　kj(i)(1),Ej(i),EAj(i)[0,1],kj(i)。E~j(i),EA~j(i),k~j(i)Ej(i),EAj(i),kj(i),。:(VS)、(MS)、(SS)、(MM)、(LL)、(ML)、(VL)…,kj(i)ifE~j(i)=VS　and　E~Aj(i)=VS　then　k~j(i)=VL(2)ifE~j(i)=VL　and　E~Aj(i)=VL　then　k~j(i)=VS(3)……。,Tk~’j(i)=-[TE~j(i)+(1-T)E~A(i)]　　0≤T≤1(4)　T。,(4),,,。　　E~j(i),E~Aj(i)[0,1],k~’j(i)[-1,0],k’j(i)=k~’j(i)+1(5)[-1,0][0,1],kj(i)=k’j(i)∑nj=1k’j(i)(6),jkj(i)。2　　(f1)、(f2)(f3)1953～1985y(),995.78651,2968.524958843.590712。[1],797.826888;[3]29026(REW),803.013897;,T=0.6486,k=3,l=4,653.568115。1～3f1、f2、f3y,4y。,,。3　f3　　　　　　　　4　fyy3　,。,,,,。。　　　1　唐小我.预测理论及其应用.成都∶电子科技大学出版社,1992∶2～122　唐小我,曹长修.组合预测最优加权系数向量的进一步研究.预测,1994,(2)∶48～493　王　郁,刘　豹.递归等权组合预测.预测,1988,5∶19～204　傅　庚,唐小我,曾　勇.广义递归方差倒数组合预测方法研究.电子科技大学学报,1995,2∶211～2175　曾　勇,唐小我.经济规划在非负权重最优组合预测计算中的应用.预测,1994,3∶55～562913:　ANewFuzzyAdaptiveVariableWeightingAlgorithmforCombinationForecastingTangXiaowo(ManagementCollege,UESTofChina　Chengdu　610054)WangJing　　CaoChangxiu(Dept.ofAutomation,ChongqingUniversity　Chongqing　630044)　　Abstract　Thispaperpresentsafuzzyadaptivevariableweightingalgorithmforcombinationforecastingbyimitatingmen’sdecision-makingprocess.Thealgorithmadaptstheweightingofeachmethodaccordingtoitsmatch-degreewiththerealvalueduringthelastperiodoftime.So,itisavariableweightingalgorithmforcombinationforecasting.Simulationresultsshowthattheal-gorithmissimpleandeffective,andhasgoodperformanceoftrackingability.　　Keywords　combinationforecasting;　fuzzyforecasting;　adaptiveforecasting;　algorithm　　　············································:　　　　　　“”、、PC、,,。:(1)、、、、;(2)3。3;(3)0.5℃,、、±0.5℃,1℃;(4)±5%;(5)、;(6)、;(7);(8),PC;(9),。,。·　·29226