一种时间序列预测方法的应用研究

论文摘要

本文在对传统时间序列预测方法的分析和借鉴基础上,主要针对时间序列预测方法由于本身的对数据的要求导致预测结果误差特别大的问题,深入对现有的时间序列预测方法所能处理的数据的局限性进行了分析,研究了现有的改进预测结果准确度的方法,在此基础上提出了一种通过处理原始数据和预测结果来提高预测准确度,并满足实际需求的方法。即根据实际需要,选择相应的集约方式(按周集约、按月集约、按品目集约、按据点集约)将原始的销售数据进行集约,然后用集约后的数据进行销售预测得到预测结果,最后再将预测结果按分到每一个参与集约的个体,这种方法脱离了对预测模型的依赖,提高了预测结果的准确度和预测灵活性,并满足了用户需求。本系统按照用户可能的需求提供了多样的集约方式和按分方法,适合于多种预测系统。

论文目录

• 提要
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 经济预测简介
• 1.1.2 时间序列预测法简介
• 1.1.3 时间序列预测的特点
• 1.1.4 本文针对的需求
• 1.1.5 预测结果评价
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 现有的时间序列预测方法
• 1.2.2 预测结果的改进
• 1.3 本文主要工作
• 1.4 本文组织结构
• 第二章 时间序列预测方法
• 2.1 时间序列的有关概念和分类
• 2.2 时间序列的预测过程
• 2.3 平稳时间序列的预测方法
• 2.3.1 简单平均法
• 2.3.2 移动平均法
• 2.3.3 指数平滑法
• 第三章 基于集约与按分的时间序列预测方法改进思想
• 3.1 相关概念
• 3.1.1 思想简介
• 3.1.2 集约
• 3.1.3 按分
• 3.2 集约
• 3.2.1 按周集约
• 3.2.2 按月集约
• 3.2.3 按品目集约
• 3.2.4 按据点集约
• 3.2.5 原始数据与集约数据对比
• 3.3 预测方法的选取
• 3.4 按分
• 3.4.1 按分方法
• 3.4.2 集约数据按分
• 3.5 小结
• 第四章 改进的时间序列预测方法的具体应用
• 4.1 按分结果计算
• 4.1.1 周按分结果计算
• 4.1.2 月按分结果计算
• 4.1.3 品目按分结果计算
• 4.1.4 据点按分结果计算
• 4.2 应用举例
• 4.2.1 原始数据
• 4.2.2 日数据预测
• 4.2.3 周数据预测
• 4.2.4 简单平均方法按分
• 4.2.5 线性拟合方法按分
• 4.2.6 小结
• 第五章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 摘要
• Abstract