交通能源需求量组合预测模型研究.doc

交通能源需求量组合预测模型研究.doc交通能源需求量组合预测模型研究阳亮(柳州铁道职业技术学院广西柳州545007)【摘要】本文尝试将组合预测法应用于我国交通能源需求量的预测,以提高预测精度。通过赋予合理权重,将误差修正模型、非线性回归模型和多元回归模型加权组合建立组合预测模型。对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、希尔不等系数(TheilIC)和均方根误差(RMSE)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度。【关键词】交通能源需求量;组合预测模型;误差修正模型;非线性回归模型;多元回归模型【作者简介】阳亮(1980-),女,湖南汨罗人,硕士,柳州铁道职业技术学院汽车工程系汽车运用技术教研室主任,主要从事汽车运用技术研究。【收稿日期】2009-6-8【中图分类号】F206 [文章标识码]binedPredictedModeloftheTrafficEnergyDemandYangLang(liuzhouRailwayvocationaltechnicalcollege,Liuzhou545007)Abstract:,,binationforecastingmodelissupei^:binedForecastingModel;ErrorCorrectionModel;NonlinearRegressionModel;MultipleRegressionModels目前,应用于我国交通能源需求量建模与预测的方法通常是以传统建模技术为基础,而传统建模技术冋避了时间序列的非平稳性和非线性特征的事实,并且在实际应用屮,不同的预测方法往往只能提供某一方面的有用信息,在选择了某种预测方法后,不可避免的会丢失另外一些有用信息,从而导致预测谋差相对较大叭为了尽可能多地利用有用信息,,提出了“组合预测”的思想。根据组合定理,即使一个预测结果不理想的方法,如果它含有系统的独立信息,当与另一个较好的预测方法进行组合厉,同样可以增加系统的预测性能“役因此,组合预测能够更人化地利用有用信息,比单一预测方法更为科学、有效。一、组合模型以及权重的确定本文选取3种方法进行单一模型预测:谋差修正模型、非线性冋归模型、多元线性冋归预测模型。在短期预测屮由于及时信息少,谋差修正模型对于估计各个因索与消耗量之间的短期行为关系更为有效;非线性冋归模型易于操作,是因变量与冬H变量之间的依存关系不--定是线性的基础上进行预测的方法,适合于交通能源需求量与时间因素的依存关系不确定的特性;多元冋归法作为因果预测的一种,提供信息的能力很强,适合于交通能源需求量多因索的特性汽这3种方法分别考虑了长期与短期,时间序列、单因素、多因索因果关系,线性与非线性的函数关系等,因此,将这3种模型应川纽•合模型方法进行分析与预测,