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数学
产品需求量非平稳时序的ANN-ARMA预测模型
针对基于非平稳时序的产品需求量预测方法存在的问题,研究了人工神经网络(ANN)与自回归滑动平均(ARMA)模型的集成建模与预测方法.产品需求量的非平稳时序可分解为确定项和随机项两个部分,用人工神经网络模型拟合确定项,以表示非平稳的变化趋势;用自回归滑动平均模型拟合随机项,以表示平稳的随机成分.将两个模型的预测值之和作为产品需求量的优化预测值.仿真结果表明,集成模型的预测精度高于单一的人工神经网络模型.
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北京理工大学学报
2007年03期
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