区间时间序列的混合预测模型

作者：岳继光; 杨臻明; 孙强; 王晓保

来源：控制与决策, 2013, (12): 1915-1920.

DOI：10.13195/j.kzyjc.2013.12.003

• 区间分析
• 时间序列
• 混合模型
• ARIMA模型
• 人工神经网络
• 城市轨道交通
• Monte Carlo方法 interval analysis
• time series
• hybrid model
• ARIMA model
• artificial neural networks
• urban rail transit
• Monte Carlo method

提出一种基于自回归求和移动平均(ARIMA)与人工神经网络(ANN)的区间时间序列混合模型,并用混合模型分别对区间中值序列和区间半径序列建模.采用Monte Carlo方法生成模拟区间序列,分别用ARIMA、ANN和混合模型3种方法进行建模和预测实验,并用统计学方法检验模型误差.最后分别采用3种方法对H市轨道交通某号线牵引能耗区间序列进行了建模和预测,实验结果表明混合模型的建模精度和预测性能均优于单一模型.

• 单位
  同济大学; 上海申通轨道交通研究咨询有限公司