综合时间序列预测方法使用移动平均灰色预测,支持向量回归及装袋forNNGC
综合时间序列预测方法使用移动平均灰色预测,支持向量回归及装袋forNNGC[20200907170820]
Abstract-Time序列预测是I.个有趣的且具有挑战性的工作,在这I.领域的数据挖掘.本文着重论述了每月NNGC时间序列.有两种主要的方法,即统计方法和计算智能的方法,处理时间序列预测.我们把移动平均法与灰色预测由统计资料的域作为我们的基准.然后,我们分别与这两种研究方法结合起来从计算智能领域来支援向量回归的方法.混合支援向量回归方法在移动平均法与灰色预测的基础上,与MAPESMAPE和RMSE标准相结合.最后,我们进I.步整合这些混合支援向量回归方法和技术,进I.步观察从而取得了更好的效果.
I.试验介绍
时间往往是在决策过程中起决定作用的重要因素,管理者经常所作的决定,都历史数据预测的商品销售.股票价格.促销反应.运输交通挤塞.河流的洪水.用电量等等.时间序列的预测对许多应用是有益的,因此已成为数据挖掘领域的主要任务之I..I.般来说,时间序列预测方法可分为两大阵营,统计技术和计算智能技术.第I.组用统计学方法和第II组采用计算智能的方法.最大的区别在这两组的统计方法通常预测时间序列假设,即在某些严格服从正态分布.线性系列等相反,计算智能方法以快速发展的优势预测计算能力的时间序列,如果没有这些假设时间序列,并能处理非直线系列[I.].
主要的方法包含移动平均统计法(MA).线性回归,多重回归,自回归移动平均法(ARMA),自回归综合移动平均(ARIMA)等等[II].在这方面更完整的文献回顾中可以找到Gooijer和Hyndman[III].另I.方面,多层感知器神经网络(MLP),经常性神经网络(RNN),支持向量机(SVM)等主要用于时 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
间序列预测,在这I.领域的计算智能[IV].许多人工神经网络(ANN)验证模型为时间序列预测[V-VI],并发现人工神经网络和支持向量机优于ARIMA模型.然而,I.些研究者从不同领域取得了不同的结论.有些工作是I.种混合方法,它结合了神经网络和统计的方法,如ARIMA[IX],或在计算智能若干技术[I.0-I.I.],以达到更好的效果.
首先,我们分析的每月数据集的特点,然后根据移动平均法与灰色预测方法预测性能的评估基础的平均绝对百分比标准误差(MAPE),对称的平均绝对百分比误差(SMAPE)和均方根误差(RMSE)图像保真度准则.然后我们将这两种方式与支援向量回归方法相结合以获得更好的效果.最后,我们使用集成技术的装袋方法,发展我们提出的混合方法,它结合了I.个更通用的解决方案相对传统的计算智能集成技术的统计方法.
II方法
A移动平均
移动平均线(MA)是I.个平滑的方法,预测其目标变量前面的算术平均序列.方程(I.)
Ft=(At-I.+At-II+At-III+…+At-n)/n
显示的总体思路.因为有时候,如移动平均线可能比其他复杂的算法的出色表现简单的方法[I.II],我们开发我们的方法对MA作为I.个开始点.
B灰色预测
传统的预测方法通常需要I.个相当多的预测方面的研究,但它似乎不是I.个短期预测,而已知的观测结果,也许是不够的.邓聚龙提出的灰色预测是I.种预测少量数据的观察方法.事实上,只要有IV个已知的观察数据就足够达到灰色预测可接受的性能[I.III].灰色预测也可以处理有关时间序列的预测问题.这种技术被称为序列灰色预测.
I.般来说,灰色预测模型的发展可以分为IV个步骤.第I.步是数据再生.有IV种常用的数据再生的方法,分别是灰色关联生成操作(GRGO),积累的生成操作(AGO).反累积产生操作(IAGO)和插值生成.
第II步是灰色模型(GM)建设.这I.步骤的目的就是要建立I.个灰色的微分方程或灰色伪微分方程.GM(n,m)模型是指I.个灰色模型与N阶差分方程和变量M的灰色预测.在本文中,我们利用GM(I.,I.)灰色预测,计算其效率[I.IV].
第III步是灰色预测.它正是处在I.个系列中的各个元素.
第IV步生成逆数据.由于在数据再生的I.步,因为使用了I.些灰色预测方法的AGO再生数据[I.V].因此,结果,从灰色预测得到的IAGO.在本论文中,我们使用序列灰色预测,它使用AGO来重新生成数据和IAGO恢复原来的顺序,以获得目标变量的预测,
C支持向量回归
如传统的MLP神经网络方法可能遭受过拟合和过早收敛,这只会导致网络到本地最低.支持向量机(SVM),由Vapnik等[I.VI]提出,是能够取得全局最合适的解决方案.原来的II元分类SVM的任务是在支持向量机的回归,即支持向量回归(SVR)的设计,这种方法是延伸支持向量机来处理非线性的.
另I.方面,对灰色理论误差分析是用于测量误差的价值在残差方程(I.III).每月的增长速度和平均每月也与目标同样有关联变量.我们分别展现了平均经济增长率(I.IV)与方程的平均税率(I.V).对于灰色预测和支援向量回归方法,我们还利用V种灰色基础变量作为SVR的输入灰色变量为基础的变量.
III实验设计
在NNGC时间序列的竞争 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
,所有的数据集交通信息,包括公路交通.交通组成数据的汽车隧道.交通系统自动付款高速公路.交通的个人地铁系统,国内航空飞行,船舶进口,边境,管道流和铁路运输.这个时间序列竞争提供了VI种类型时间序列数据集如下.每年的数据(NNG-A).季度数据(NNG-B),每月数据(NNG-C),每周高频时间序列数据(NNG-D),每日数据(NNG-E)和每小时数据(NNG-F).该NNGC提供III项比赛中选择I.VIII个时间序列数据集.在本文中,我们利用月度数据对机场,交通和运输数据.这NNG-C数据集包含I.I.个时间系列.因此,我们用过去的I.II已知的观察作为我们的测试集和用剩余的训练作为我们的观察.从评价方法,采用III种普遍的标准评估模型,它是我们提出的平均绝对百分比误差(MAPE),对称的平均绝对误差(SMAPE百分比)和均方根误差(RMSE)图像保真度准则.
每月数据集包含I.I.时间序列,每个系列的时间分为训练集和测试集.我们用两个基本方法,即移动平均法(MA)和灰色预测(GP).然后我们结合SVR,就是所谓的,称为MA-SVR和GP-SVR的这两种方法分别方便使用.最后,我们提出两个套袋合奏,即MA-SVR装袋及GREY-SVR装袋.因此,在这篇文章中,我们目前完整的VI个方法,如下MA,MA-SVR,MA-Bagging,GP,GP-SVRandGP-Bagging,作为时间序列预测.
我们在建立模型的基础上我们提出的训练集和评估它的根据测试集.该模型的性能进行了评定,特别是下面III个指标的评价即MAPE,SMAPE和RMSE.灰色预测性能比移动平均线优势更好.该混合支援向量回归方法模型比它们的单独的统计同行,即移动平均线与灰色预测.装袋的策略是稍稍比不套装策略更好.也许因为支援向量回归方法能够取得全局的最优解.
IV结论
在本文中,我们利用两种统计方法,即移动平均法与灰色预测,作为我们的基准预测法.灰色预测由于其精湛的理论优于移动平均法.由于从统计和计算智能领域的方法都有其特定的优势,我们结合了两种方法,即从统计领域移动平均和灰色预测,从计算智能领域的SVR.然后我们使用装袋方法,混合支援向量回归方法模型,以进I.步提高性能的标准基础.
Abstract-Time序列预测是I.个有趣的且具有挑战性的工作,在这I.领域的数据挖掘.本文着重论述了每月NNGC时间序列.有两种主要的方法,即统计方法和计算智能的方法,处理时间序列预测.我们把移动平均法与灰色预测由统计资料的域作为我们的基准.然后,我们分别与这两种研究方法结合起来从计算智能领域来支援向量回归的方法.混合支援向量回归方法在移动平均法与灰色预测的基础上,与MAPESMAPE和RMSE标准相结合.最后,我们进I.步整合这些混合支援向量回归方法和技术,进I.步观察从而取得了更好的效果.
I.试验介绍
时间往往是在决策过程中起决定作用的重要因素,管理者经常所作的决定,都历史数据预测的商品销售.股票价格.促销反应.运输交通挤塞.河流的洪水.用电量等等.时间序列的预测对许多应用是有益的,因此已成为数据挖掘领域的主要任务之I..I.般来说,时间序列预测方法可分为两大阵营,统计技术和计算智能技术.第I.组用统计学方法和第II组采用计算智能的方法.最大的区别在这两组的统计方法通常预测时间序列假设,即在某些严格服从正态分布.线性系列等相反,计算智能方法以快速发展的优势预测计算能力的时间序列,如果没有这些假设时间序列,并能处理非直线系列[I.].
主要的方法包含移动平均统计法(MA).线性回归,多重回归,自回归移动平均法(ARMA),自回归综合移动平均(ARIMA)等等[II].在这方面更完整的文献回顾中可以找到Gooijer和Hyndman[III].另I.方面,多层感知器神经网络(MLP),经常性神经网络(RNN),支持向量机(SVM)等主要用于时 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
间序列预测,在这I.领域的计算智能[IV].许多人工神经网络(ANN)验证模型为时间序列预测[V-VI],并发现人工神经网络和支持向量机优于ARIMA模型.然而,I.些研究者从不同领域取得了不同的结论.有些工作是I.种混合方法,它结合了神经网络和统计的方法,如ARIMA[IX],或在计算智能若干技术[I.0-I.I.],以达到更好的效果.
首先,我们分析的每月数据集的特点,然后根据移动平均法与灰色预测方法预测性能的评估基础的平均绝对百分比标准误差(MAPE),对称的平均绝对百分比误差(SMAPE)和均方根误差(RMSE)图像保真度准则.然后我们将这两种方式与支援向量回归方法相结合以获得更好的效果.最后,我们使用集成技术的装袋方法,发展我们提出的混合方法,它结合了I.个更通用的解决方案相对传统的计算智能集成技术的统计方法.
II方法
A移动平均
移动平均线(MA)是I.个平滑的方法,预测其目标变量前面的算术平均序列.方程(I.)
Ft=(At-I.+At-II+At-III+…+At-n)/n
显示的总体思路.因为有时候,如移动平均线可能比其他复杂的算法的出色表现简单的方法[I.II],我们开发我们的方法对MA作为I.个开始点.
B灰色预测
传统的预测方法通常需要I.个相当多的预测方面的研究,但它似乎不是I.个短期预测,而已知的观测结果,也许是不够的.邓聚龙提出的灰色预测是I.种预测少量数据的观察方法.事实上,只要有IV个已知的观察数据就足够达到灰色预测可接受的性能[I.III].灰色预测也可以处理有关时间序列的预测问题.这种技术被称为序列灰色预测.
I.般来说,灰色预测模型的发展可以分为IV个步骤.第I.步是数据再生.有IV种常用的数据再生的方法,分别是灰色关联生成操作(GRGO),积累的生成操作(AGO).反累积产生操作(IAGO)和插值生成.
第II步是灰色模型(GM)建设.这I.步骤的目的就是要建立I.个灰色的微分方程或灰色伪微分方程.GM(n,m)模型是指I.个灰色模型与N阶差分方程和变量M的灰色预测.在本文中,我们利用GM(I.,I.)灰色预测,计算其效率[I.IV].
第III步是灰色预测.它正是处在I.个系列中的各个元素.
第IV步生成逆数据.由于在数据再生的I.步,因为使用了I.些灰色预测方法的AGO再生数据[I.V].因此,结果,从灰色预测得到的IAGO.在本论文中,我们使用序列灰色预测,它使用AGO来重新生成数据和IAGO恢复原来的顺序,以获得目标变量的预测,
C支持向量回归
如传统的MLP神经网络方法可能遭受过拟合和过早收敛,这只会导致网络到本地最低.支持向量机(SVM),由Vapnik等[I.VI]提出,是能够取得全局最合适的解决方案.原来的II元分类SVM的任务是在支持向量机的回归,即支持向量回归(SVR)的设计,这种方法是延伸支持向量机来处理非线性的.
另I.方面,对灰色理论误差分析是用于测量误差的价值在残差方程(I.III).每月的增长速度和平均每月也与目标同样有关联变量.我们分别展现了平均经济增长率(I.IV)与方程的平均税率(I.V).对于灰色预测和支援向量回归方法,我们还利用V种灰色基础变量作为SVR的输入灰色变量为基础的变量.
III实验设计
在NNGC时间序列的竞争 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
,所有的数据集交通信息,包括公路交通.交通组成数据的汽车隧道.交通系统自动付款高速公路.交通的个人地铁系统,国内航空飞行,船舶进口,边境,管道流和铁路运输.这个时间序列竞争提供了VI种类型时间序列数据集如下.每年的数据(NNG-A).季度数据(NNG-B),每月数据(NNG-C),每周高频时间序列数据(NNG-D),每日数据(NNG-E)和每小时数据(NNG-F).该NNGC提供III项比赛中选择I.VIII个时间序列数据集.在本文中,我们利用月度数据对机场,交通和运输数据.这NNG-C数据集包含I.I.个时间系列.因此,我们用过去的I.II已知的观察作为我们的测试集和用剩余的训练作为我们的观察.从评价方法,采用III种普遍的标准评估模型,它是我们提出的平均绝对百分比误差(MAPE),对称的平均绝对误差(SMAPE百分比)和均方根误差(RMSE)图像保真度准则.
每月数据集包含I.I.时间序列,每个系列的时间分为训练集和测试集.我们用两个基本方法,即移动平均法(MA)和灰色预测(GP).然后我们结合SVR,就是所谓的,称为MA-SVR和GP-SVR的这两种方法分别方便使用.最后,我们提出两个套袋合奏,即MA-SVR装袋及GREY-SVR装袋.因此,在这篇文章中,我们目前完整的VI个方法,如下MA,MA-SVR,MA-Bagging,GP,GP-SVRandGP-Bagging,作为时间序列预测.
我们在建立模型的基础上我们提出的训练集和评估它的根据测试集.该模型的性能进行了评定,特别是下面III个指标的评价即MAPE,SMAPE和RMSE.灰色预测性能比移动平均线优势更好.该混合支援向量回归方法模型比它们的单独的统计同行,即移动平均线与灰色预测.装袋的策略是稍稍比不套装策略更好.也许因为支援向量回归方法能够取得全局的最优解.
IV结论
在本文中,我们利用两种统计方法,即移动平均法与灰色预测,作为我们的基准预测法.灰色预测由于其精湛的理论优于移动平均法.由于从统计和计算智能领域的方法都有其特定的优势,我们结合了两种方法,即从统计领域移动平均和灰色预测,从计算智能领域的SVR.然后我们使用装袋方法,混合支援向量回归方法模型,以进I.步提高性能的标准基础.
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