范文一:温斯特线性与季节性指数平滑法在电力
温斯特线性与季节性指数平滑法在电力
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ApplicationandImprovementofMethodofWenshite-es
LinearandSeasonalExponentialSmoothing
toElectricLoadForecasting
YEZhou,CHENKang-min
(UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,Shanghai200093,China)
Abstract:Intermsofits’characteristicsofseasonalvibrationandincreasingtendencyyearbyyear,
electricloadissuitabletobeforecastbythemethodofWenshite-eslinearandseasonalexponential
smoothing.Inapplications,itisalsopossiblefortheforecastingmethodtodrawcontrary
conclusionstotherealtendencycausedbyits’highsensitivitytoabnormaldata.Anewmeasureis
putforwardinthispapertoimprovethemethodforavoidingthecontraryconclusions.Itshows
thattheimpactfromabnormaldatawidelydeclinesandtheforecastingresultmoredependsonthe
generaltendencyofelectricload.
Keywords:electricload;Wenshite’slinear;seasonalexponentialsmoothing;forecasting;
improvement
范文二:用_折扣_季节性指数法预测季度农产值
用“折扣 ”季节性指数法预测季度农产值
(南通大学理学院 ,江苏南通 226007 ) 吕效国,邓英东 ,吕 大梅
摘要 “折扣 ”季节性指数法主要用“折扣 ”调整基本值 、趋势值 、季节性指数来修正模型参数 ,进行季节变动的趋势预测 。介绍了用“折 扣 ”季节性指数法预测季度农产值的原理 ,并进行了实例分析 。
关键词 折扣 ;基本值 ;趋势值 ;季节性指数
中图分类号 F323. 7 文献标识码 A 文章编号 0517 - 6611 ( 2009) 26 - 12361 - 01
Pred ic t ing A gr icultura l O utpu t Va lue w ith a “D iscoun t”Sea sona l Index M e thod
( )L V X ia o2guo e t a l Sc ience schoo l of N antong U nive rsity, N an tong, J iangsu 226007
A b stra c t The“discoun t”sea sona l index m e thod wa s to modify mode l pa ram e te rs and p red ic t the trend of sea sona l change s by ad ju sting ba sic va lue, trend va lue, sea sona l index. The m echanism of p redic ting agricu ltu ra l ou tpu t va lue by“discount”sea sona l index m e thod wa s in tro2 duced, and ana lyzed w ith examp le s.
Key word s D iscount; B a sic va lue; Trend va lue; Sea sona l index
1 原理简介 : y^= 125 + 5. 25 t, t为期次 。 最佳拟合方程 t 时间序列 { y}包括 4 种变动方式 :趋势变动 T———时间 t 表 1 南通农场 2006,2008年 3年的季度农产序列中连续两期稳定的变化程度 ; 季节变动 S ———由于季节 值 Three years’ sea sona l ou tpu t va lue in Nan tong fa rm from Ta ble 1 的影响作用而引起的变动 , 具有一定的周期性 , 且周期的长 万元 2006 to 2008 度相对确定 , 季节性可以通过季节性指数来度量 , 季节性指
年度 季度 产值 年度 季度 产值 () 数 =季节性值 /非季节性值 ; 循环变动 周期变动 C ———由
Year Season O u tp u t value Year Season O u tp u t value 于一些内在原因引起的周期性变动 , 但周期没有固定的长 2006 1 182 2007 3 119 [ 1 ] 度 ;不规则变动 I———由于一些偶然因素造成的变动 。 2 105 4 161 因此 , 可 以 将 时 间 序 列 数 据 分 为 4 个 部 分 : 基 本 值3 77 2008 1 217 U ———基本的平均数据值 , 需要根据季节性和趋势作出调 t 4 168 2 140 整 ;趋势 T———反映时间序列的长期变动趋势的调整值 ; 季 t 2007 1 210 3 133 节性指数 S———反映时间序列围绕基本趋势而周期性变动 n 2 126 4 189 () 的调整值 , n表示每一循环 周期 中的第 n 期 ; 不规则变动
表 2 前 8期的季节性指数
Ta b le 2 The sea sona l in dex of prev ious 8 [ 2 ] 0 I———随机干扰 ,这部分无法进行预测 。 t 季节性产值 y非季节性产值 y^ 期次 t 季节性指数 S ttn 于是 ,时间序列 { y}的基本预测模型为 : t O rde r Sea sona l yield Non2sea sona l yie ld Sea sona l index
1 182 125. 00 1. 46 ( )y^= (U + T)S? 1 t + 1 t t n2 105 130. 25 0. 88 运用该模型预测的步骤为 :3 77 135. 50 0. 57 0 第 1步 , 消除观测统计数据的季节性 , 求出基本值 U , t 4 168 140. 75 1. 19 0 0 求出每期的趋势值 T , 求出每期的季节性指数 S ; 5 210 146. 00 1. 44 t n [ 3 ] 6 126 151. 25 0. 83 第 2 步 , 用“折 扣 ”α调 整 基 本 值 , 得 到“折 扣 ”基 [ 4 ] 7 119 156. 50 0. 76 本值 : 8 161 161. 75 1. 00 0 0 0 ( α)α()( )U = 1 - y?/ S +?U + T 2 t t n t - 1 t - 1
用“折扣 ”α调整趋势值 , 得到“折扣 ”趋势值 : 第二步 , 取“折扣 ”α = 0. 85, 用后 4 期数据代入公式 0 0 0 [ 6 - 10 ] ( α)() α( ) ( ) ( )T= 1 - ?U - U +T? ( )2、3、4来修正模型参数 ,结果见表 3。 t t t - 1 t - 13
用“折扣 ”α调整季节性指数 , 得到“折扣 ”季节性指数 : 表 3 修正模型参数的计算结果 0 0 ( α)α( )S= 1 - y?/U +S? 4 n t t n - 1 Ta b le 3 The ca lcula t ion re su lts of m od if ied m ode l pa ram e ter s
“折扣 ”季节性 第 3步 , 运用模型 ( 1)求出预测值 y^。 t + 1 “折扣 ”基本值 U “折扣 ”趋势值 T t t 产值 y指数 S 期次 t tn 2 实例分析“D iscoun t”basic “D iscount”trend O rder “D iscoun t” Yield value value 应用表 1数据进行实例分析 。seasonal index
9 217 164. 40 4. 86 1. 43 第一步 , 用前 8 个数据来估计模型参数 , 包括基本值10 140 169. 48 4. 89 0. 82 0 0 0 [ 5 ] U 、趋势值 T 、季节性指数 S 。通过线性回归方法 , 得到 t t n 11 133 177. 99 5. 44 0. 68
12 189 181. 69 5. 17 1. 09 基金项目 南通大学自然科学研究课题 ( 06Z007, 07Z004, 08Z002, 08Z003,
) ( ) 08Z004;南通大学高等教育研究项目 08 GJ029 ; 南通大学 ( )第三步 ,用模型 1预测南通农场 2009年季度产值 : ( ) 教学研究课题 08B52 。 吕效国 ( 1963 - ) , 男 , 江苏南通人 , 副教授 , 从事概率统计 作者简介 y^= ( 164. 40 + 4. 86) ×1. 43 = 242. 04 13 研究 。 () 下转第 12363页 收稿日期 2009 205 211
37 卷 26 期 刘国璧等 基于灰色神经网络的粮食预测 12363
表 1 数据拟合
t Tab le 1 D a ta f itt in g
GM ( l, 1)模型 GM ( 1, 1) mode l BP神经网络模型 BP neu ral netwo rk model 灰色神经网络模型 Grey neu ral netwo rk model 年份( ) 实际产量 a ()相对误差 相对误差 拟合值 A 绝对误差 拟合值 (A ) 绝对误差 拟合值 (A ) 绝对误差 相对误差 Yea r A c tua l ou tp u t F itting da ta A b so lu te e rro r R e la tive e rro r R e la tive e rro r A b so lu te e rro r R e la tive e rro r F itting da ta A b so lu te e rro r F itting da ta 1991 294 294 545 400 251 106 85. 324 88
1992 546 293 564 700 18 407 3. 369 437
1993 707 624 585 300 122 324 17. 286 58 702 639 4 985 0. 704 47
1994 673 188 607 300 65 888 9. 787 459 673 548 360 0. 053 477 673 488 300 0. 044 564 1995 652 135 631 100 21 035 3. 225 559 662 608 10 473 1. 605 956 655 535 3400 0. 521 364 1996 755 131 655 800 99 331 13. 154 14 767 634 12 503 1. 655 739 746 580 8551 1. 132 386 1997 921 637 682 700 238 937 25. 925 28 908 324 13 313 1. 444 495 910 052 11585 1. 257 002 1998 601 783 711 000 109 217 18. 148 9 613 349 11 566 1. 921 955 608 118 6335 1. 052 705 1999 939 368 741 500 197 868 21. 063 95 925 807 13 561 1. 443 63 927 040 12328 1. 312 372 2000 734 485 773 800 39 315 5. 352 73 747 867 13 382 1. 821 957 745 671 11186 1. 522 972 2001 654 659 808 400 153 741 23. 484 13 642 828 11 831 1. 807 2 665 217 10558 1. 612 748 2002 761 668 844 800 83 132 10. 914 47 775 149 13 481 1. 769 931 749 607 12061 1. 583 498 2003 480 413 884 300 403 887 84. 070 79 488 211 7 798 1. 623 187 485 730 5317 1. 106 756 2004 966 236 925 600 40 636 4. 205 598 953 162 13 074 1. 353 086 952 773 13463 1. 393 345 2005 1 029 740 970 500 59 240 5. 752 909 1 016 106 13 634 1. 324 024 1 016 138 13602 1. 320 916 2006 1 220 542 1 017 600 202 942 16. 627 2 1 206 484 14 058 1. 151 783 1 206 473 14069 1. 152 685 平均误差 A verage error 21. 730 88 1. 405 778 1. 154 87
a - A | | 注 :绝对误差 = | a - A | ,相对误差 = ×100% ;表中实际产量数据来源于安徽省统计年鉴 。 a
a - A | | A nhu i P rovince S ta tistica l Yea rbook. the actual ou tp u t data in the tab le cam e from Note: A b so lute erro r = | a - A | , relative erro r = ×100% ; a
表 2 灰色神经网络数据预测 网络训练 ,既可以较好地反映数据的总体变化趋势 ,又考虑
Pred ict ive va lues of grey n eura l network ( )了随机因素的影响 。采用 GM 1, 1模型和 B P神经网络相结 Ta ble 2
合的灰色神经网络进行预测 ,既可以弥补各自的不足 ,又提 年份 Year 预测值 (A ) P red ictive value 高了预测精度 。 2007 1 221 145 参考文献2008 1 236 931 [ 1 ] 邓聚龙. 灰色系统基本方法 [M ]. 武汉 :华中理工大学出版社 , 1987. 2009 1 242 598 [ 2 ] 叶艳妹 ,吴次芳 ,夏作飞 ,等. 县级土地利用总体规划的理论与实践 [M ]. 北京 :地质出版社 , 2001. 小麦产量呈加速上升趋势 ,年增幅比较大 ,是典型的有较强 [ 3 ] WANG Q P. App lication of BPNN for forecast of Chinese grain output[ J ]. () Forcasting 2002, 21 3: 79 - 80. 波动性数据 。[ 4 ] 何勇 ,金明高. 粮食产后系统分析方法模型与应用 [M ]. 北京 :中国农业 ( )该研究先对数据进行 GM 1, 1拟合 ,再结合 B P神经网 出版社 , 2003.
( )络对拟合数据进行修正 。将 GM 1, 1预测模型的预测值作
为 B P神经网络的输入变量 ,实际值作为输出变量进行神经
吕效国 ,缪雪晴. 用折扣最小二乘法建立线性自回归模型预测粮食产 [ 3 ] ()上接第 12361页 量 [ J ]. 安徽农业科学 , 2008, 36 (30) : 12997, 13014. y^= ( 169. 48 + 4. 86) ×0. 82 = 142. 98 14 [ 4 ] 吕效国 ,吴梅君 ,陈玉君 ,等. 如东县未来五年农业产值的预测 [ J ]. 安 徽农业科学 , 2009, 37 (11) : 4843, 4855. ( ) y^= 177. 99 + 5. 44×0. 68 = 124. 73 15 [ 5 ] 吕效国. 基于数据列变换的自回归预测方法的改善 [ J ]. 南通大学学 y^= ( 181. 69 + 5. 17) ×1. 09 = 185. 77。 16 报 :自然科学版 , 2007, 6 (1) : 8 - 10. [ 6 ] 郭晓君 ,李大治. 一类具有预防接种且带隔离项的 S IQR 传染病模型的 3 结语稳定性分析 [ J ]. 南通大学学报 :自然科学版 , 2008, 7 (4) : 87 - 93. “折扣 ”季节性指数法主要用“折扣 ”调整基本值 、趋势 [ 7 ] 王娟 ,陆志峰. 一般 ?型逐步删失下对数正态模型的近似极大似然估 值和季节性指数来修正模型参数 ,进行季节变动的趋势预 计 [ J ]. 南通大学学报 :自然科学版 , 2008, 7 (1) : 82 - 87. 测 ,具有一定的实际意义 。 [ 8 ] 赵为华 ,李泽安. AR ( 1)误差的非线性随机效应模型的参数估计 [ J ]. 南通大学学报 :自然科学版 , 2008, 7 (2) : 82 - 84. 参考文献[ 9 ] 钱峰 ,刘文娟. 约束下混合模型的参数估计 [ J ]. 南通大学学报 :自然科 [ 1 ] 吕效国 ,王晓燕 ,孙建平 ,等. 用自回归预测的新方法预测粮食产量 学版 , 2006, 5 (3) : 100 - 102. [ J ]. 安徽农业科学 , 2008, 36 (33) : 14359, 14374. [ 10 ] 邓英东 ,何启志. 相依于时间的交换期权的定价 [ J ]. 南通大学学报 : [ 2 ] 吕效国. 用改进的 Markov方法预测农科所千元才结构 [ J ]. 安徽农业 自然科学版 , 2008, 7 (3) : 85 - 87. 科学 , 2009, 37 (1) : 3 - 4.
范文三:季节性指数平滑法参数的优选
蒋成林 "
指数平滑法参数的优选季节性
一!季节性指数平滑法的点作为新的临时矢点# 如此对各个参的取值合适与否$ 决定着预测的准确程
数轮流探索一遍$ 并选这一轮探索最好 度$ 因而也是关系到季节性指数平滑方 季节性指数平滑法是 世纪 # 年 !" "
法能否得到广泛应用的核心问题# 到目 的点 !最后的临时矢点" 为第二个基点 代初由温特!$%&’()*"研究制定出来的一 前为止$ 在有关参考文献中尚未见到平 种较高级形式的指数平滑方法# 这种构 方 4# 由第一个基点 4到第二个基点 4!0 ! !&$&" 取 值 问 题 的 讨 论 # 鉴 于 滑 参 数 成了第一个模矢# 对第一个基点来说$这 法最突出的优点是对具有趋势变动和季
此$ 笔者试用运筹学非线性规划方法中 是使目标函数得以改善的最有利的移动 节变动两种因素的时间数列$ 分别对每 的 步 长 加 速 法 解 决 平 滑 参 数 的 !&$&" 方向$沿这一方向前进$目标函数下降最 种因素进行指数平滑$ 然后将各种因素 取值问题$ 为平滑参数的优选提供一种 快!就 4而言"# 显然$这一方向近似于 的平滑结果结合起来$ 对原时间数列进 0 工具# 行预测# 这就扩大了指数平滑方法的应 目标函数的负梯度方向# 下一步就把第 二!步长加速法的基本原理 用范围$ 提高了对兼有趋势和季节变动 一个模矢加速一倍$进行第二轮探索# 余
此类推# 经过若干轮探索$即可以得到越 两种因素时间数列预测的准确性# !7 设目标函数%!"; 2!<$<"5, -="" ,!="" ’="" ’="" #="" 来越好的目标函数下降点季节性指数平滑方法有三个基本平="%" 即寻找使实际值与向前一步预测值="" 滑公式和一个预测公式#="" 三个平滑公式="" 如果探索进行到某一步时$="" 得不出="" 80"离差平方和最小的平滑参数="" &$&="" !,!分别对时间数列的三种因素进行#="" 它们="" 新的下降点$="" 则应缩小步长以进行更精="" "#="" 为此$我们任选一基点="" 4="" !!="" $$="" $"="" "$="" 0="" 0="" 0="" 0="" 是%="" 细的探索#="" 当步长已缩小到某一精度要="" 算出此点的目标函数值#="" 然后对某个平="" $但仍得不到新的下降点时$即可将该="" 求滑参数按某一步长="" &进行探索$即比较="" -’%="" +="" 12032+145="" 205="" ,!/!’0’0//’点作为所求的近似最优点$="" 就此停止迭="" .="" ’/0&&的目标函数值$以目标函441&4/&00%0%="" 4,"!+/+"120/"542!5="" ’’’/0’/0="" 代#数值最小的点为临时矢点’="" 再由此点出="" -三季节性指数平滑参数优选="" !’="" 发对另一参数进行同样的探索$="" 如能得="" .,#="" 1!0/$".265’’0="" ’下面$="" 我们引用中国统计出版社出="" 到比以前更好的点$="" 就以该点代替前面="">$<"5,>
7 预测公式是%-,9+1845. ’18’’’18/0表 % 季节性指数平滑参数优选前后效果对照表 公 式 中 %%&
优化前优化后优化前优化后$&" 为平滑参数 ’ 年月实际值预测值误差预测值误差年月实际值预测值误差预测值误差: 为 季 节 周 期 的 年 月 年 月 6ABA 6A?C@6 0@C@6 6A?C@6 0@C@6 AA?@ B6C0> BBC0> A@AC6 0>6C?# !/!/""/!!!0>?@ 0 0>@" 0 长 度 为 实 际 ’-’ 月 月 !??! 6BAACA! /??!CA! 6BA?C#? /??BC#? A"6> A0BBC6" /00#C6" 6>A"C0B >@C@A ! ! 观察值’8 为外 推 月 月 A"#6 A6"C"> 0#6C>" B?CB6 0B6BCA? A0" A>6@C#6 @0@C#6 A6"C?@ 0@C?@ !!!!!/!/!6 6 预测时期数# 月 月 #?B6 #A##C"A !@#C>B #0"0C6A #B0C#B B?6" ?6?0C@> /0#A0C@> ??BAC?0 /!"!AC?0 A A 式!0"是对时 月 月 06BB? 0A!!#C> /##>C>0 060B!C6@ A"AC#0 0"B#A 000?!CA# /#"@CAB 06>B@CB? /66>ACB? B B 间 数 列 剔 除 季 节 月 月 0!?#! 06?A?C>B />@BC>B 0!#6>CAB 0!!CBB 06>#! 00BA0C0 !A!"C@> 0A!?6C? /600C?" # # 变 动 后 趋 势 因 素 月 月 0BB#A 0?@00CAA /!!A?CAA 0#6>>C?B /@6BC?A !"!!# 0B!!6C0@ B""!C@! 0@"@>C?6 0A0#C!# ? ? 的平滑式 式’!!" 月 月 @ @BB 0A6@C?A B>@6C?A 06>AC?@ B6>C?@ @ 0B#? >B@C?B B#@#CA 0B>@CA@ ##@CB !!/!/"!"!!!!是 对 趋 势 增 加 值 月 月 #00# 06"@!C>! /#>##C>! 060!"C#? /?""AC#? 0"B0A 0""6!C?B A@0C!A 0!0>?CAB /0#@6CAB > > 月 月 0" 0@>6A 0B0@"C?A 6?B6C# 0?"@BC0> 0@A@C@0 0" 0A@B> 0?@A>C"A >>"C"A 0>A""C>0 ABA0C>0 !/!/的平滑式’ 式!6"
月 月 6>B?A 66#6C@ B>A0C 6?#>CB# 0>AACA6 6>?> A0#0CA> 0?0CA> A66>C#B 6A>C#B !!"!""/!"/!00 00 是 对 季 节 变 动 因 月 月 0 ?@6A >>0BC"? "@0C"@ 00"@C@> 60>AC@> 0 #6#@ 0"A60C>? A"#6C>? 000A"C@? A??C@? !/!!/!//!素的平滑式# 年 月 年 月 A06! 6"">C0A 00!!C@B 6BABC@! B@#C0? A!#? A"?"C!6 0>#C?# A!6!C!0 6AC?@ 0>?> 0 0>@0 0 利 用 季 节 性 月 月 ! 6BBA !@>?C0" #B#C@> 6A!0C"> 06!C>" ! !A@" 6#!6C># /00A6C>? 6@B?C"@ /06??C"> 指 数 平 滑 方 法 进 月 月 B?> 60AAC"? 06AC> 60B@C0 0"C?> AABB 6?0"C>? ?AAC"6 6>>@CB? AB#CA !!!!!!!!6 6 行 预 测 时 $ 最 重 月 月 A @A"! ##@BC>@ 0?0#C"0 ##>@C0# 0?"6C@6 A #@A? B?@"C>A 0"##C"B #??>C?" #?C!> 要&而且最因难的 月 月 00>@> 0A@B0C@6 /!@#!C@6 0A!#>CB> /!!@"CB> 0""0> 0"#>0CB6 /#?!CB6 0!BB6C?A /!B6AC?A B B 工 作 是 确 定 平 滑 月 月 # 0B0A? 06@60C60 060BC#> 06A0C@ 0?6AC? # 00B?6 0?BAC0@ 00@0C0@ 06@#@CBA >BCBA !!!!//!!参 数 &$& 的 取 !"月 月 !0?!# 0@!!?C?6 6A>@C!# 0?!!>C!A AA>#C?# 0B00# 0#??0C0! /0#BBC0! 0@#0?C0? /6B"0C0? ? ? 值问题#平滑参数 月 月 @ 06>" 066@CBA @A@CB6 0?#AC> 6?AC@> @ 0? 0"A@BCB 0?A0CA@ 0?"@CAA A@0CA6 !!/!/!!!!!/月 月 00#A6 0!B6!C#> /@>@C#> 0!0@6C#@ /BA"C#@ 06B?B @"0!C#? BB#!C6! 0"@6!C?> !?A!C!0 > > 月 月 0" 0#!B" !#@A@CA! /0"B>@CA !"#B@CB! /AA"@CB! 0" 0@!6@ 0AA""C"? 6@6?C>! 0?!"0C@6 0"6#C0? 月 月 A000? B?B0C0 00#6AC0 A6B#0C6 AAAC6 A0# 6>BAC># 0?6BCA A0BCB? 6ACA !/"/!"!"!"!!!00 00 月 月 0! 0"##" 0!0""C>? /0AA"C>? 00!>AC#A /#6AC#6 0! B?@? @A!@C>6 /!#A0C> >A?0C>? /6#@AC>?
!""# !" $ #$%" %&’ #&
版的社会经济统计学原理教科书"第十!时矢点为’小为 $-&"&&6& 为了得到更好的平滑参 3;数% 我们又分别用 $-&"&&6 和 $-&"&&! 三 章 第 五 节 的 资 料 # 见 表 $ 为 例 % 介 绍 !33<*&"66+&"#6+&"#6, -:-’!5平滑参数优选的过程和优选前后效果的="" 进="" 行="" 了="" 更="" 精="" 细="" 的="" 探="" 索="" %="" 最="" 后="" 在="" 矢="" 点="">*&"66+&"#6+&"#6,><- 初="" 始="" 基="" 点="">-><和 第="" 一="" 轮="" 最="" 后="" 的="" 矢="" 点="" !;="" 对比&="" *&"&$+&"&&+&"5#,处得到目标函数值为="">和><构成了第一个模矢% 将第一个模矢加="" ’="" 指数平滑参数的优选大致可分为以="" ’1="" 表="" %="" 第二轮至第五轮探索过程及目标函数表#$)*&"&$+&"&&!+&"5#,-!.="" 0./="" 探索参数目标函数下几步’="" #="" !"="" -’$$7’%&!’"&$="" 第二轮!0&"&6="" &"66&&="" &"#&&&="" &"#&&&="" $&57!#7&5"%5="" !"确定启动指数平滑公式的初始值="" 由于在第二轮探索时%平滑参数="" 9&"&6="" &"86&&="" &"#&&&="" &"#&&&="" $585$$7"8$="" !!’为了使优选前后可比%="" 我们使用了="" 就="" 迅="" 速="" 下="" 降="" %!("(#="" 在="" &"86="" 以="" 上="" 的="" "="" 0&"&6="" &"66&&="" &"56&&="" &"#&&&="" 7##57&8##"7$="" 相="" 同="" 的="" 初="" 始="" 值="" %="" 见="" 原="" 教="" 材="" 第="" #$%="" 页="" 至="" 数值均未能进行探索&="" 为了防止把局="" "="" 9&"&6="" &"66&&="" &"#6&&="" &"#&&&="" $8’&7&’%#"’’="" #%&="" 页&="" 部极值误认为全局最优值%我们又以="" #="" 0&"&6="" &"66&&="" &"56&&="" &"56&&="" 75’8$!!!’"’$="" ’"建立目标函数和约束条件="" #="" 9&"&6="" &"66&&="" &"56&&="" &"#6&&="" 788#&7"8%="" ’’’!="" -"="" -#="" -&"76="" 为="" 中="" 心="" 进="" 行="" 了="" 新="" 的="" 探="" 加速&"66&&="" &"6&&="" &"6&&="" 8#%&8"&="" ’’!’’’!1="" ’索&="" 在探索四轮以后%平滑参数有收="" 目标函数为()="" *!+"+#,-!="" #.0.$-="" 第三轮!0&"&6="" &"6&&&="" &"’6&&="" &"’6&&="" 6$88$%&!%"$#="" 敛于="" 的趋势故停止了探="" !-"-#-&"6="" %约束条件为234+’&"!("(#"!&="" !9&"&6&"8&&&&"’6&&&"’6&&8#!&8’$!7"58="" 索&="" 5"确定平滑参数的初始值和步长="" "="" 0&"&6="" &"6&&&="" &"’&&&="" &"’6&&="" 656$%78#&"%5="" 我们最后确认%经过优化后的参="" 为了更具一般性%="" 我们取’!-"-#-="" 9&"&6="" &"6&&&="" &"5&&&="" &"6&&="" 8#676&6"6&="" "="" ’!!="" 数为-&"&$("-&"&&(#-&"5#+="" 其="" 实="" ’!!&"6)="" 由中心向两侧开始探索&="" 步长="" $-="" #="" 0&"&6="" &"6&&&="" &"’&&&="" &"’&&&="" 65%$$!’%#"6#="" 际值与一步预测值的离差平方和为="" &"&6&="" #="" 9&"&6="" &"6&&&="" &"’&&&="" &"5&&&="" 657$5586"$$#="" 加速&"#6&&="" &"&6&&="" &"6&&="" #&665676"7&="" !!#"进行优选="" 1="" ’="" )="" *&"&$+&"&&!+&"5#,-!#.0.$="" 第四轮!0&"&6="" &"#&&&="" &"&6&&="" &"!6&&="" 5%&’7#!%7"75="" %第一轮探索="" $$78%&"&$-’!’!9&"&6="" &"6&&&="" &"&6&&="" &"!6&&="" #5!#865%7"6$="" 计算基点的函数值’)*&"6+&"6+&"6,="" -%我们="" 为了反映参数优化的效果"="" 0&"&6="" &"#&&&="" &"&!&&="" &"!6&&="" 57#!6#$57"6#="" 对="" 原="" 书="" 的="" 例="" 题="" 进="" 行="" 了="" 优="" 化="" 前="" 后="" 的="" 比="" 1="" ’9&"&6="" &"#&&&="" &"&&&="" &"6&&="" #85585&%"&="" "="" !!!!#.0.$-%$$’5!"$#="" !="" 较&="" 优化前后的预测值和预测误差见="" #="" 0&"&6="" &"#&&&="" &"&!&&="" &"!&&&="" 5$#%’$$56"’’="" 按步长="" $3-&"&6="" 探索="" !’)="" *&"60&"&6+="">构成了第一个模矢%><# 9&"&6="" &"#&&&="" &"&!&&="" &"’&&&="" 58$!&!%&6"%&="" 表="" !&="" 原书例题的实际值与一步预测="" 8="" 1="" ’="" 加速&"5&&&="" &"&&&="" &"6&&="" 5##$6"6="" !!’’’!’&"6+&"6,-#0$-&6%7#%8"6%="" 值的离差平方和为="" ..!!!’!="" 第五轮!0&"&6="" &"’6&&="" &"&!&&="" &"!6&&="" 5’$6%’$6!"#6="" 1="" ’1="" ’)*&"69&"&6+&"6+&"6,#0$="" -..!)*&"’+&"’6+&"8,-!#.0.$="" !9&"&6="" &"56&&="" &"&!&&="" &"!6&&="" 5676!!$88"#!="" "="" 0&"&&6="" &"’6&&="" &"&&6&="" &"!6&&="" 5’78’5$&&$"&="" -%8%6%7#6%"75="" -6%!57!7#8"#%="" ;9&"&&6="" &"6&&="" &"&6&="" &"6&&="" 5%86$#6"#7="" "="" ’!!’!="" 选出临时矢点="" *&"66+&"6+&"6,="" :’:-优="" 化="" 后="" 实="" 际="" 值="" 与="" 一="" 步="" 预="" 测="" 值="" 的="" !!!!#="" 0&"&6="" &"6&&="" &"&&6&="" &"&&&="" 55686%$7"7="" ’!’!="" 按步长="" $-&"&6="" 探索="" "’)="" #&"66+&"60="" 离差平方和为="">#><速一倍%得到第二个模矢的初始矢点 #="" 9&"&6="" &"’6&&="" &"&&6&="" &"’&&&="" 5’5$$!!"’8="" 7="" 1="" ’1="" ’&"&6+&"6$-#0$-%&&%7%"7="" ..!!!’!///)*&"&$+&"&&+&"5#,#0$="" !-..!="">速一倍%得到第二个模矢的初始矢点><><><,-*&"8+&"#+&"#,& 5’!1="" ’&第二轮探索="" $$78%&"&$="" -’!’)*&"66+&"69&"&6+&"6,#0$="" -..!//以="">,-*&"8+&"#+&"#,&><为 新="" 的="" 起="" 点="" 重="" 复="" 第="" 一="" 轮="" 的="" 工="" 优化后与优化前相比%="" 实际值与一="" 5="" -!&’$6&&788"$%="" 作即可&="" 第二轮至第五轮的探索过程和="" 步="" 预="" 测="" 值="" 的="" 离="" 差="" 平="" 方="" 和="" 下="" 降="" 了="" 6"="%" !’选="" 出="" 临="" 时="" 矢="" 点="" -*&"66+&"#6+="" ’:’:!’!’="" 结果见上表="" ’&="" 大大提高了预测的准确程度&="" 由此可见%="" ;&"6,="" 对季节性指="" 数="" 平="" 滑="" 法="" 的="" 参="" 数="" 进="" 行="" 优="" 选="" %="" 缩小步长进行更精细的探索="" ’按="" 步="" 长="" $-&"&6="" 探="" 索="" #’)="" *&"66+&"#6+="" 3="" 第="" 五="" 轮="" 探="" 索="" 结="" 束="" 后="" %="" 临="" 时="" 矢="" 点="" 为="" 可以收到非常好的效果%="" 它为该方法在="" ;1="">为><-*&"6+&"&&6+&",%其目标函数值为 ’’’&"60&"&6,-#.0.$-$$’’%55!8"5#="" 7!实际中更加广泛的应用%="" 开辟了一条新//="" ’="" 1="" #$)*&"66+&"#6+&"69&"&6,-!.0.="" ’="" 1//$)*&"’6+&"&&6+&"’,-!#.0.="" 的道路&="" -%#8!!7’67"#8="" -5’5$$!!"’8*="" 作者单位=""> 长春税务学院,三个参数均探索后%第一轮最后的临 其中平滑参数 " 的探索步长已经缩 !责任编辑 > 亦 民"
!" 统计与决策
范文四:[word格式] 季节性指数平滑法参数的优选
季节性指数平滑法参数的优选
.,
一
,季节性指数平滑法
季节性指数平滑法是20世纪60年
代初由温特(Winters)研究制定出来的一
种较高级形式的指数平滑方法.这种方
法最突出的优点是对具有趋势变动和季
节变动两种因素的时间数列,分别对每
种因素进行指数平滑,然后将各种因素
的平滑结果结合起来,对原时间数列进
行预测.这就扩大了指数平滑方法的应
用范围,提高了对兼有趋势和季节变动
两种因素时间数列预测的准确性.
季节性指数平滑方法有三个基本平
个平滑公式 滑公式和一个预测公式.三
分别对时间数列的三种因素进行.它们
是:
V
Stm~t-i一+(1一d)(S..t+Bl-1)(1)
工卜t
B,---3’(S,-S,_t)+(1一)Bl_l(2)
V
IFBIt-+(1-~)It(3)
预测公式是:Y:(sl+1’BJI.
公式中:d,
B,为平滑参数;
l为季节周期的
长度;Y.为实际
观察值;T为外推
预测时期数.
式(1)是对时
间数列剔除季节
变动后趋势因素
的平滑式;式(2)
是对趋势增加值
的平滑式;式(3)
是对季节变动因
素的平滑式.
利用季节性
指数平滑方法进
行预测时,最重
要,而且最因难的
工作是确定平滑
参数仅,B,的取
值问题.平滑参数
的取值合适与否,决定着预测的准确程
度,因而也是关系到季节性指数平滑方
法能否得到广泛应用的核心问题.到目
前为止,在有关参考文献中尚未见到平
滑参数d,B,取值问题的讨论.鉴于
此,笔者试用运筹学非线性规划方法中
的步长加速法解决平滑参数d,B,的
取值问题,为平滑参数的优选提供一种
工具.
二,步长加速法的基本原理
设目标函数:f(d,B,)=E(Y一Y)
rain.即寻找使实际值与向前一步预测值
(T=1)/g差平方和最小的平滑参数Or.,B,
.为此,我们任选一基点Bt(dt,B.,.),
算出此点的目标函数值.然后对某个平
滑参数按某一步长进行探索,即比较
Bt,B.+?j,B广?j的目标函数值,以目标函
数值最小的点为临时矢点;再由此点出
发对另一参数进行同样的探索,如能得
到比以前更好的点,就以该点代替前面
的点作为新的临时矢点.如此对各个参
数轮流探索一遍,并选这一轮探索最好
的点(最后的临时矢点)为第二个基点
B.由第一个基点B.到第二个基点B构
成了第一个模矢.对第一个基点来说,这
是使目标函数得以改善的最有利的移动
方向,沿这一方向前进,目标函数下降最
快(就B而言).显然,这一方向近似于
目标函数的负梯度方向.下一步就把第
一
个模矢加速一倍,进行第二轮探索.余
此类推.经过若干轮探索,即可以得到越
来越好的目标函数下降点.
如果探索进行到某一步时,得不出
新的下降点,则应缩小步长以进行更精
细的探索.当步长已缩小到某一精度要
求,但仍得不到新的下降点时,即可将该
点作为所求的近似最优点,就此停止迭
代.
三,季节性指数平滑参数优选
下面,我们引用中国统计出版社出
表1季节性指数平滑参数优选前后效果对照表
优化前优化后优化前优化后
年月实际值预测值误差预测值误差年月实际值预测值误差预测值误差
1978年1月34543472.83一l8.833472.83一l8.831980年1月447850o3.19—525194284.23193.76
2月27723544-42-772.423547.67-775.672月加39415530一ll6-30394o.1598.84
3月4o632430.09l632.902527.53l535.473月4120493863—818.634302.78—182.78
4月67536466.04286.956l01.34651.654月57307371.89一l641.897754.71—2O24.71
5月1355714226.9—6699l13152-384O4.6l5月l0564ll172.46—60845l3958.57—3394.57
6月1276213747.95—985.95l2639.45l22.556月l3962ll541.12420.89l42737—311l70
7月l5564178l1.44—2247.44l6399.75-835.747月2022615223.1850o28218809.73141626
8月825514238.74-5983.74l3294.78-5039.788月152679580.7556862412598.48266852
9月6ll6l3082.92—6966.92l3l20.67-7004.679月l051410o32.75481.2412l97.45-1683.45
10月l893415180.743753.26l7085.19l848.8ll0月
2990.04l9400.91—4541.9l l4859l7849.04—
11月3957433632.85941.2037629.561944.4311月3979041O61.49—1271.4943o39.65—3249.65
12月78349915.07—208108ll028.89—3194.89l2月6368lO431.97-4063.971l14o.87-477287
1979年1月413230o914ll22.853545.82586.171981年1月42674Iy70.23196.764232.2134.78
2月3554289710656.893421.o9132.902月24803623.96一l143.973857.08—1剪_7.09
3月52793144.072l34923158.212l20.793月445537l0.97744.0233I8j74456.42
4月84026685.9817l60l6698.16l703.834月68475780.94l066.Q56779.7067.29
5月l198914851.83—2862.83l4269.59—2280.595月l0o191O69153—672.5312553I74;.2534I74
6月1514713831.3ll3l5.6913412.28l734.726月l157312754.18—1181.1813868.54—2295.54
7月2172618227.733498.26l7229.244496.767月l5l1616771.12一l655.12186l7.17501”1.7
8月l239013238.54—848.53l2764.9—374.898月l22271O485j21741l48127傩A4—481I43
9月ll64312532.69—889.6912183.68—5加689月13575舳12.675562_321傩32.79274lz21
10月l625026848.42一lO598-42O658.52—08.52l0月182381440O3837.9217201.8310孤17
l1月41l1752751.1一ll634143561.03—2444.0311月412603952417350441225.5734.42
12月1O6601210o.97—144o.9711294.64—634.6312月57878428.93—2641.99471.97—3684.97
19
纰皇笛
版的《社会经济统计学原理教科书》第十
三章第五节的资料(见表1)为例,介绍
平滑参数优选的过程和优选前后效果的
对比.
指数平滑参数的优选大致可分为以
下几步:
1.确定启动指数平滑公式的初始值
为了使优选前后可比,我们使用了
相同的初始值,见原教材第489页至
490页.
2.建立目标函数和约束条件
目标函数为:f(d,B,)=y(Y一Y)=
rain,约束条件为:0?d,B,?1.
3.确定平滑参数的初始值和步长
为了更具一般性,我们取:d=B:=
0.5;由中心向两侧开始探索.步长?=
0.05.
4,进行优选
?第一轮探索
计算基点的函数值:0.5,0.5,0.5)=
?(Y一Y)=980458231.84
按步长Ai=0.05探索d:f(0.5—0.05,
0.5,0.5)--?(Y一Y1)=1015197496.59
f(o.5+0.05,0.5,0.5)=y(Y一Y1)
:969597459.73
选出临时矢点NN=(0.55,0.5,0.5)
按步长?.=0.05探索B:f(0.55,0.5—
0.05,0.5)=y(Y一Y)=910109791.27
f(o.55,o.5+o.o5,o.5)=Y(Y广Y)
:1028500766.89
选出临时矢点:N.:N.=(0.55,0.45,
0.51
按步长?.=0.05探索:f(o.55,0.45,
0.5—0.05)=?(Y一Y)=882293316.34
f(0.55,0.45,0.5+0.05)=?(Y一Y)
=946117257.46
三个参数均探索后,第一轮最后的临
时矢点为:
B2=Nl3=(0.55,0.45,0.45)
初始基点B.和第一轮最后的矢点
B:构成了第一个模矢,将第一个模矢加
表2第二轮至第五轮探索过程及目标函数表
小为?.=0.005.为了得到更好的平滑参
数,我们又分别用?.=0.005和?i--0.001
进行了更精细的探索,最后在矢点B=
(0.08,0.001,0.34)处得到目标函数值为:
探索参数p目标函数
第二轮d_0.050.550o04Oo00.4o00803714703.93
d+o050.650o04Oo00.4Oo0836381872.68
B_0.050550o0350o0.4Oo0744370644.78
B+o.050550o045O00.4o00862070294.22
一
0.050.550o0.350o0.350o73268l112.28
+0.050.550o0350o0.450076264O227.69
加速0.550o0250o0.250o6142gD622.10
第三轮d_0050.5Oo00.250o0.250o586689o19.84
d+o.050.6Oo00.250o0.250o641O62817.36
B_00505Oo00.2Oo00.250o53589764o.93
B+o.050.5Oo00-3Oo00.250o641575105.50
一
0.0505Oo00.2Oo00.2Oo0539881294.54
+o.050.5Oo00-2Oo00.3Oo0537833658.84
加速0.45000O50o0.150o410553575.70
第四轮d_0.050.4Oo00.050o0.150o390274197.73
a+0.050.5Oo00,05000.1500431465397.58
B-0.050.4Oo00.010o0150o374154837.54
B+0.050.4Oo00.1Oo00.150o416336309.10
一
0.050.4Oo00.010o01Oo0384928835.22
B6+o.050.4Oo00.010o0-2Oo0368101905.90
加速0-3Oo00.010o0.150o342224851.25
第五轮d_0.050.250o0010o0.150o328592851.45
d+o.050-350o0.010o0.150o3575l1866.41
B-0.0050-250o00o500.150o327623800.80
B+0.0050.250o001500.150o329615845.47
一
0.050-250o00o500.1Oo0335659287.17
B+o.050.250o0.oo500.2Oo0323881041.26
速一倍,得到第二个模矢的初始矢点
B3=2(B2-B.)=(0.6,0.4,0.4)’.
?第二轮探索
以为新的起点重复第一轮的工
作即可.第二轮至第五轮的探索过程和
结果见上表2.
?缩小步长进行更精细的探索
第五轮探索结束后,临时矢点为
B=(0.25,0.005,0.2),其目标函数值为:
f(0.25,0.005,0.2)=y(Y一Y)
=323881041.26
其中平滑参数B的探索步长已经缩
f(0.08,0.OOl,O.34)=E(Y一YI)
=288729012.08
由于在第二轮探索时,平滑参数
就迅速下降,d,B,在0.65以上的
数值均未能进行探索.为了防止把局
部极值误认为全局最优值,我们又以
d=B==0.75为中心进行了新的探
索.在探索四轮以后,平滑参数有收
敛于d=B:=0.5的趋势,故停止了探
索.
我们最后确认,经过优化后的参
数为:d=0.08,[3--0.001,3’--0.34,其实
际值与一步预测值的离差平方和为
f(0.08,0.001,0.34)=?(—YI)
=288769012.08
为了反映参数优化的效果,我们
对原书的例题进行了优化前后的比
较.优化前后的预测值和预测误差见
表1.原书例题的实际值与一步预测
值的离差平方和为:
f(o.2,0.25,0.6)=y(Y一Y)
=59137】746.49
优化后实际值与一步预测值的
离差平方和为:
f(0.08,0.001,0.34)=?(Y一Yf)
=288769012.08
优化后与优化前相比,实际值与一
步预测值的离差平方和下降了51.2%,
大大提高了预测的准确程度.由此可见,
对季节性指数平滑法的参数进行优选,
可以收到非常好的效果,它为该方法在
实际中更加广泛的应用,开辟了一条新
的道路.
(作者单位/长春税务学院)
(责任编辑/亦民)
2O
范文五:季节性
嘉兴市青少年网球培训中心二期 附属用房工程
季
节
性
施
工
专
项
方
案
编 制:职 务 /职 称:
审 核:职 务 /职 称:
批 准:职 务 /职 称:
嘉兴市众鑫建设有限公司 二 O 一六年六月
季节性施工方案
一、工程概况
建设单位:嘉兴市南湖新区开发建设有限公司
设计单位:浙江宏正建筑设计有限公司
勘察单位:浙江省工程物探勘察院
监理单位:浙江天律工程管理有限公司
施工单位:嘉兴市众鑫建设有限公司
本工程为嘉兴市青少年网球培训中心二期附属用房工程,嘉兴凌公塘路与双 溪路交叉口东南侧。总建筑面积为 1088.87㎡,为框架结构 2层。
本工程建设将历经雨季、 夏季、冬季, 几乎主要的分部分项工程都涉及到了 季节性施工这个问题。 季节性施工的组织、 管理及措施是影响工程施工进度和质 量的重要方面。 我们将采用一系列有针对性的技术措施和管理措施, 始终坚持这 样一个原则,即:以合理的施工部署和先进的措施保证施工顺利进行, 确保工程 质量目标和整体施工进度控制目标的实现。 针对浙江省嘉兴市冬、 雨期的气象特 征,结合本工程的特点, 我们将最大限度地减少季节变化对施工的不利影响, 做 到:技术先进、管理到位、经济合理、安全适用。
二、雨期施工的准备工作
2.1 合理组织施工
根据雨期施工的特点, 对不宜在雨期施工影响工期关键工序预先安排, 注意 天气预报,做好准备防汛。
2.2 做好施工现场的排水
施工现场场地进行硬化,现在坡度符合排水要求,确保施工工地排水畅通。 2.3 运输道路
1、零时道路应起拱 0.5%,两侧做宽 300mm ,深 200mm 的排水沟;
2、雨期现场指定人员负责维修路面,对路面不平或积水及时处理;
2.4 零时设施
施工现场的大型临时设施, 在雨期前应进行整修加固完毕, 确保不漏、 不塌、 不倒、周围不积水,严防水冲入设施内。
三、雨季施工技术措施
雨期施工的各项分部分项工程的施工方案里应包括雨期的施工措施,做好 应急预案。
3.1、土方和基础工程雨季施工
1) 、 雨季开挖基坑或管沟时,应注意基坑壁或边坡的稳定。必要时适当放缓 边坡坡度或设置支撑。施工时加强对边坡和支撑的检查。
2) 、 雨季施工的工作面不宜过大, 应逐段逐片的分期完成。 基础控制标高后, 及时验收并浇筑混凝土垫层。
3) 、为防止基坑浸泡,开挖时要在基坑内做好排水沟、集水井。
4) 、基础施工完毕,应抓紧基坑四周的回填工作。当遇上大爆雨,应加大抽 水力度,保证基坑不被浸泡。
3.2、砌体工程雨季施工
1) 、砌体用砖在雨季应集中堆放,并有遮雨防水措施。砌墙时严禁使用被雨 水淋透的湿砖块。
2) 、雨季遇大雨必须停工。砌块收工时应在墙体顶面盖一层干砖,避免大雨 冲刷灰浆。大雨过后受雨水冲刷过的新砌砖墙应翻砌最上面两皮砖。
3) 、稳定性较差的窗洞墙,独立砖柱,应加临时支撑或及时浇筑圈梁,以增 加墙体稳定性。
4) 、砌体施工时,内外墙要尽量同时砌筑,并注意转角及丁字墙洞的连接要 同时跟上。
5) 、雨后继续施工,须复核已完工砌体的垂直度和标高。
3.3、钢筋施工
1、现场钢筋堆放场地应硬化并适当垫高,以防钢筋泡水锈蚀和污染。有条 件时将成型好的钢筋堆放在钢筋骨架上。
2、雨后钢筋视情况进行防腐处理,不得把锈蚀的钢筋用于结构上。
3、为保护后浇带处的钢筋,在后浇带两边各砌一道 120mm 宽、 200mm 高 的砖墙,上用预制板封口,预制板上做防水层及砂浆保护层。
3.4、混凝土工程
1) 、模板隔离层在涂刷前及时掌握天气预报,以防隔离层被雨水冲掉。
2) 、遇到大雨应停止浇筑混凝土,已浇筑部位应加以覆盖。现浇混凝土应根 据结构情况和可能性,多考虑几道施工缝的留设位置。
3) 、雨季施工时加强对混凝土粗骨料含水率的测定,及时调整用水量。
4) 、大面积的混凝土浇筑前,要了解 2-3d 的天气预报,尽量避开大雨。混 凝土浇筑现场要预备大量防雨材料,以备浇筑时突然遇雨进行覆盖。
5) 、模板支撑下回填土要夯实,并加好垫板,并在雨后及时检查有无下沉。 3.5、屋面工程
1) 、卷材屋面应尽量避开多雨季节施工。如在雨季施工,必须先掌握天气变 化情况,卷材屋面施工前,应先完成屋面落水管的安装工作。
2) 、雨天严禁屋面防水层施工,卷材、保温材料不准淋雨。
3.6、模板施工
1) 、雨天使用的模板拆下后应放平,以免变形。
2) 、 模板拼装后尽快浇筑混凝土,防止模板遇雨变形。若模板拼装后不能及 时浇筑混凝土,又被雨水淋过,则浇筑混凝土前应重新检查、加固模板和支撑。 3) 、对于本工程使用的模板,在雨期要加强模板的防潮、保护工作。
3.7、脚手架施工
1) 、 雨期前对所有脚手架进行全面检查,脚手架立杆底座必须牢固,并加扫 地杆,外用脚手架要与墙体拉接牢固。
2) 、落地式钢管脚手架底应高于自然地坪 50mm ,并夯实整平,留一定的散 水坡度,在周围设置排水措施,防止雨水浸泡脚手架。
3.8、内、外装修工程
1) 、雨天不准进行室外抹灰,至少应能预计 1-2d 的天气变化情况。对已经 施工的墙面,应注意防止雨水污染。
2) 、室内抹灰尽量在做完屋面后进行,至少做完屋面找平层,并铺一层防水 层。雨天不宜作罩面油漆。
3) 、湿作业完成后的房间要保持通风良好,及时清除污染物。
3.9、雨季文明安全措施
1) . 变配电设备的检修维护及预防性试编应按规程规定的周期和要求进行, 雷雨季节应严格进行全面检查。
2) . 现场排水。施工现场的道路、设施必须做到排水畅通,尽量做到雨停水 干,要防止地面水排入地下室内;
3) . 原材料、成品、半成品的防雨。水泥应按“先收先发”“后收后发”的 原则, 避免久存受潮而影响水泥的活性。 木门窗等易受潮变形半成品应在室内堆 放,其它材料也应注意防雨及材料四周排水。 雨期前应做好现场房屋、 设备的排 水防雨措施。
4) . 备足水泵及有关器材,准备适量的塑料布,油毡等防雨材料。
雨期的施工用电雨期前要检查照明和动力线有无混线、 漏电、 电杆有无腐蚀, 埋设是否牢固可靠等,防止触电等事故发生。
牢靠,雨期要检查现场电气设备的接零,接地保护措施是否,暴雨等险情来 临前,施工现场零时用电除照明、排水和抢险用电外,其他电源应全部切断。 四.夏季施工措施
本工程进入夏季炎热天气时正直主体施工,主要影响模板安装、混凝土工 程、砌体工程、屋面工程等。
1、模板工程夏季施工措施
1) . 由于温度高、太阳暴晒,会导致模板弯曲、起折、铁钉宽松等质量问题, 夏季楼面模板支撑时,应适量浇水湿润模板。
2) . 在楼层面支模完成前后进行多次技术复核,截面尺寸、平整应符合《混 凝土结构工程施工质量验收标准》 GB 50204-2011的要求。
2、混凝土工程夏季施工措施
1) . 混凝土施工时应适当调大坍落度,避免应坍落度过小,导致震捣时赶不 出浆,混凝土表面粗糟。
2) . 保养工作; 混凝土施工完毕后, 应增多保养的次数, 一般每天应保养 5~8次为宜。确保混凝土不因失水而降低强度等级。二次收光好,贴养护膜,保持表 面湿度。
3、砌体工程夏季施工措施
1) . 砂浆;可适当的调整砂浆的稠度,不宜过小,以便于施工为准。
2) . 砌筑时,铺灰长度不宜超过 500mm 。
3) . 砖块应提前 1d 浇水,并且可以适当调大含水率至 20%,不宜过湿。
4) . 可在中午时分对已砌筑 1d 以上墙体进行浇水保养(烧结普通砖、多孔 砖) 。
4、屋面工程
在夏季最高气温条件下,屋面表面的温度可达到 70℃。若涂料的耐热度小 于 80℃,同时保持不了 5h ,那么涂膜将会产生流淌、起泡和滑动,所以表中列 出了各类防水涂料的耐热度要求。
5、夏季施工安全措施
1) . 夏季施工要抓好防暑降温工作,设置医疗室,配置急救药品。夏季人体 内水份挥发快,为了保证职工能及时饮用开水,每个宿舍内安放一只凉开水壶。 2) . 工地设有办公室、厕所等设施,工地上的茶水供应,茶具消毒基本符合 卫生要求。在工地上医护人员针对季节性流行病,传染病等, 及时通过多种形式 向职工宣传防病,治病的知识。
3) . 使用氧气瓶时, 要特别注意瓶嘴处不能接触油脂, 氧气瓶不准靠近热源, 夏季不得在日光下曝晒,搬运时不准滚动、撞击。与明火的距离一般不少于 10米,乙炔瓶与氧气瓶之间距离不少于 5米。
五、台风季节施工
1、 加强台风季节施工信息反馈工作。 收听天气预报, 并及时做好防范措施。 台风到来前进行全面检查。
2、 对各楼层的堆放材料进行全面清理, 在堆放整齐的同时必须进行可靠的 压重和固定,防止台风来到时将材料吹散。
3、对外架进行细致的检查,加固。竹笆、挡笆和围网增加绑扎固定点,外 架与结构的拉结要增加固定点, 同时外架上的全部零星材料和零星垃圾要及时清 理干净。
4. 塔吊和人货电梯、井架的各构件细致检查一遍,同时塔吊的小车和钓钩 要停靠在最安全处,锁定装置必须可靠有效。驾驶室的门窗关闭锁好。
5、台风来到时各机械停止操作,人员停止施工。
6、 台风过后对各机械和安全设施进行全面检查, 没有安全隐患时才可恢复 施工作业。
六、冬季施工方案
在进入冬施前, 现场必须遵照设计要求及施工方法的有关规定 , 做好冬施的 材料和技术准备工作,确保冬施的顺利进行。 凡进行冬期施工的施工项目, 要复 核施工图纸,对不宜进行冬期施工的工艺, 及时与设计单位研究解决。 加强冬施 信息反馈,认真研究每年的冬季气候特点,详细记录日、旬、月的气象情况,对 施工中发现的问题及时解决。 做好施工人员的冬期施工培训工作, 冬期施工前组 织相关人员进行一次全面检查施工现场的准备工作,包括临时设施、临电、 机械 设备、 安全防护等项工作, 准备工作必须严格按照施工方法要求落实后方可进行 冬施。为保证工期目标的实现, 设备安装和装修若必须安排在冬期施工, 要提前 准备热源和临时供热设施,保证作业环境温度不低于施工工艺要求的最低温度, 确保工程质量。场内的水泵房、库房等设施要做好保温,进入冬期施工前,完成 对消火栓、水龙头、管道的保温防冻工作。布设或调整现场的施工用水、消防用 水管线时,优先采取埋设入地的方式; 埋置深度以管线深于冰冻线, 同时做好保
温。
1. 根据规范的规定,当室外日平均气温连续 5天稳定低于 5℃时,应采取冬 期施工措施,根据嘉兴市历年来气温情况 , 冬期平均气温 50C ~80C, 最低气温 -40C ~60C 为确保冬季期间的施工质量 , 分项工程施工必须严格执行 《建筑工程冬 期施工规范》规定。
2. 安排专人进行气温观测并作记录。 与当地气象台站保持联系, 及时接受天 气预报,防止寒流突然袭击。
3. 冬期施工技术措施重点是砼工程和钢筋、砌筑、内外粉刷、屋面工程。本 工程进入冬季施工时正值结构施工阶段,对照本工程实际情况,重点如下 : (1)砌筑工程
a. 施工前对原材料要严格检查, 砖块在砌筑前应将表面积灰, 严格控制商品 砂浆质量及其抗冻性。
b. 砌体砌筑前当正温时,砖块可以少量浇水湿润,如预计三天内室外最低
温度在 0℃以下时,在砂浆加草包覆盖。
c. 砌筑砂浆的稠度,宜比常温施工时适当增加,砖砌体的砂浆稠度在 8— 13cm 。砂浆应搅拌棚中集中拌制 , 随拌随用 , 防止冻结。
(2)砼工程
操作前进行详细的班组交底,并严格按照试验级配施工。
砼浇捣, 冬季施工中必须严格防止砼在硬化初期遭受冻害, 并尽早获得强度。 在负温下浇捣砼, 除对砼掺加外加剂或热水搅拌外, 还须对砼的接头用热水 加热到正温方可施工。
为了确保工程质量,对柱梁的拆模时间不宜过早,必须在达到规定强度方 可拆侧模。 大梁及其它预制构件搁置点必须坚实牢固, 防止解冻时产生不均匀沉 陷引起结构性的变形和开裂。
认真做好施工日记,妥善养护各标号砼试块。
要求混凝土出搅拌机的温度不低于 10℃,入模温度不低于 5℃。
在混凝土浇筑之前,要及时清除钢筋及模板上的冰雪冻块和污垢,对于脚 手架,作业平台上的冻块及时清除,以防滑倒坠落。
混凝土要充分搅拌后再卸车,每盘搅拌时间不少于 180S ,不要任意加水。 若发生离析时在浇筑前应进行二次搅拌。
浇筑竖向结构混凝土前先检查墙、柱模板的保温是否包裹严密,以防混凝 土局部受冻, 竖向混凝土施工时除采用直接在模板外阻燃草纤被保温外, 利用外 脚手架安全网加棚布挡风,防止冷风直接贯击施工混凝土接触面。
墙体混凝土的浇筑要连续施工,间隔时间不超过 2h ,不留或少留施工缝。 平面混凝土浇筑前,地下结构采用将整个地下室内封闭,地上结构利用外 脚手架安全网加棚布挡风适当封闭, 必要时从封闭室内采取电暖气或其他措施加 温,保证板底不受冻。
梁板同时浇筑,浇筑方法采用从一端开始向另一端采用“赶浆法”浇筑。 混凝土振捣密实后抹平,在混凝土表面温度降至 2℃之前覆盖一层塑料薄膜,两 层阻燃草纤被,保温 72h 。
严格控制板面上料时间及荷载。
混凝土养护:墙柱拆模后立即用塑料布覆盖,外挂阻燃草纤被保温,顶板 混凝土浇筑初凝后铺一层塑料薄膜,上加阻燃草纤被覆盖保温。
(3)钢筋工程
a. 在负温条件下焊接钢筋 , 尽量安排在室内进行 . 如必须在室外焊接 , 应设置 防雪挡风措施。焊接后的接头 , 严禁立即碰到冰雪。
b. 在负温条件下使用的钢筋, 施工时应加强检验。 钢筋在运输和加工过程中 应防止撞击和刻痕。
c. 冬期热轧钢筋负温闪光对焊,采用预热闪光焊或闪光一预热一闪光焊工 艺。应控制热影响区长度。热影响区长度随钢筋级别、直径的增加而适当增加。 焊接参数应根据当时气温按常温参数调整。
d. 钢筋负温电弧焊, 采取分层控温施焊。 热轧钢筋焊接的层间温度宜控制在 150~350。 C 之间。
e. 当钢筋负温电弧焊时,可根据钢筋级别、直径、接头型式和焊接位置,选 择焊条和焊接电流。焊接时应采取防止产生过热、烧伤、咬肉和裂纹等措施。 f. 雪天或施焊现场风速超过 5·4m/5(3级风 ) 焊接时,应采取遮蔽措施, 焊接 后冷却的接头应避兔碰到冰雪。
(4)模板工程
模板保温措施:反梁、墙、柱模板采用挂阻燃草纤被保温,顶板随混凝土浇 筑随铺一层塑料薄膜,上加阻燃草纤被覆盖保温。混凝土达到设计强度 30%后 方可拆除保温, 混凝土内部温度与表面温度、 表面温度与外部温度养护温度之差 在 15℃以内为安全; 如温差超过 15℃时,加强保温措施,即加强塑料薄膜和草 纤被的覆盖厚度, 提高表面和外部的温度,直至混凝土在养护期内缓慢冷却,确 保内外温差不会超过 15℃时, 即可拆除保温。 柱、 墙模板在混凝土温度降至 5℃, 强度达设计强度时即可拆除,梁、板模板待混凝土强度达 100%方可拆除模板及 支撑,模板拆除后混凝土表面加临时覆盖,以保证混凝土缓慢冷却。
(5)抹灰工程
a. 对室内抹灰保温,首先做好封闭工作,施工前安装好门窗玻璃或用塑料 薄膜及草包等封闭好洞口。必要时在室内装置一定数量的红外线灯泡升温措施, 但必须要有值班人员监督管理,确保安全。
b. 室外抹灰时根据气温及风向调整工作时间及作业面位置、范围。
(6)屋面防水工程
a. 施工必须在正温下进行,时间安排在上午 9点至下午 3点之间,尽量缩
短中午休息时间。
b. 屋面保温当天施工完毕后及时加以覆盖,严防受冻。
(7)冬期安全生产
a. 在进入冬期施工前,所有施工现场都要预先制订防冻、防寒、防风、防 滑等安全技术措施,指定有关部门安排落实各项准备工作。
大雪后必须将架子上的积雪清扫干净,并检查走道平台,如有松动下沉现 象,务必及时处理。
c. 施工时如接触汽源、热水,要防止烫伤;使用氯化钙、漂白粉等化学品 要防止腐蚀皮肤。
d. 施工现场木工车间和集体宿舍严禁明火取暖和私设电炉,木工车间的刨 花要及时处理,所有灭火器具在进入冬期前都要进行一次检查,带好保暖罩, 保 证完好有效,动用明火要有审批手续。
e. 凡有水箱的一切机械设备,如汽车、搅拌机、水泵等工作完毕后立即放 水,凡涂润滑油的机械设备改用防冻油。
f. 严加保管,亚硝酸钠等有剧毒的外加剂,防止发生误食中毒。
g. 进入冬季施工 , 对所有的集体宿舍、办公室、塔吊操作室电灯都进行一次 检查,凡缺少玻璃的都配齐。
h. 及时发放各种冬期劳保防护用品。 做好生活后勤工作, 督促食堂保证做到 有热菜热饭开水供应。
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