超启发式组合时间序列预报模型  

Metaheuristic Based Combined Time Series Forecasting Model

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作  者:王立荣 WANG Lirong(Fujian Province Quanzhou Huaqiao Secondary Vocational School,Quanzhou,China,362000)

机构地区:[1]福建省泉州华侨职业中专学校,福建泉州362000

出  处:《福建电脑》2020年第8期27-32,共6页Journal of Fujian Computer

摘  要:本文讨论了如何基于超启发算法来改进传统时间序列预报模型的最优参数搜索策略,并提出了一种基于平行禁忌搜索的时间序列组合预报模型。在给出具体超启发算法设计策略后,基于真实数据集进行实验,证明新的超启发时间序列组合预报模型可以得到比主流模型更低的预报误差。This paper discusses how to improve the optimal parameter search strategy of the traditional time series forecasting models based on the Metaheuristic algorithms,and proposes a combined time series forecasting model based on the Parallel Tabu Search to determine the optimal parameters.Given design of Metaheuristic policy,experiments on real data sets prove that the new Metaheuristic-based combined time series forecasting model can obtain lower forecasting errors than mainstream models..

关 键 词:时间序列预报 组合模型 平行禁忌搜索 超启发算法 

分 类 号:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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