系統(tǒng)工程-時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型0331

1、時(shí)間序列模型預(yù)測(cè),《系統(tǒng)工程》 —— 第四章 模型,,,,,,時(shí)間序列相關(guān)定義,,,,,,,,時(shí)間序列是一組觀測(cè)的數(shù)據(jù)序列，通常是按時(shí)間順序排列。在現(xiàn)實(shí)生活中,大量數(shù)據(jù)集之中的數(shù)據(jù)都帶有時(shí)間特征如股市每日(或月)指數(shù)、交換機(jī)每小時(shí)的業(yè)務(wù)量……,時(shí)間序列模型是指在生產(chǎn)和科學(xué)研究中，對(duì)某一個(gè)或一組變量x(t)進(jìn)行觀察測(cè)量，將在一系列時(shí)刻t1, t2, …, tn (t為自變量）按照時(shí)間次序排列，并用于解釋變量和相互關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式。,時(shí)間序

2、列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測(cè)得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過曲線擬合和參數(shù)估計(jì)來建立數(shù)學(xué)模型的理論和方法。,,,,,定義,,Time series,平滑（MA）預(yù)測(cè)法、時(shí)間序列分解法、趨勢(shì)外推法、自回歸（AR）模型是常見的時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)方法。,時(shí)間序列分析的用途是：系統(tǒng)描述 、系統(tǒng)分析 、預(yù)測(cè)未來 、決策和控制,,,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—時(shí)間序列,,,復(fù)合型,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——從例題開始,例題：某農(nóng)機(jī)公司某年1月至12月某種農(nóng)具的銷售數(shù)量（臺(tái)）如圖所

3、示，請(qǐng)您預(yù)測(cè)次年1月銷售量？,,,頭腦風(fēng)暴,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè) ——移動(dòng)平均 MA (Moving Average),求解思路：（1）每次取固定數(shù)量數(shù)據(jù)平均，按時(shí)間順序逐次推進(jìn)。,,（2）對(duì)過去數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的均方差MSE來作為選取N的準(zhǔn)則。,,,,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——移動(dòng)平均特點(diǎn),移動(dòng)平均法特點(diǎn)：（1）適合較為平穩(wěn)的學(xué)列進(jìn)行預(yù)測(cè)；不可以預(yù)測(cè)具有趨勢(shì)的數(shù)據(jù)。。（2）將每個(gè)觀測(cè)值給予相同的權(quán)重。（3）只使用近期數(shù)據(jù)，移動(dòng)間隔固定。（4）

4、選擇使均方差最小的移動(dòng)間隔。,,,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——例題,,,例題:某商品連續(xù)12個(gè)月的市場(chǎng)需求量（件）如圖所示，預(yù)測(cè)5個(gè)月后的市場(chǎng)需求量？,二次移動(dòng)平均建立直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。二次移動(dòng)平均是在對(duì)實(shí)際值進(jìn)行一次移動(dòng)平均的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行一次移動(dòng)平均,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——二次移動(dòng)平均計(jì)算,,,N=5,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——指數(shù)平滑移動(dòng)（exponential soothing）,,,例題：某商品連續(xù)12個(gè)月的市場(chǎng)需求量（件）如圖所示，預(yù)

5、測(cè)6個(gè)月后的市場(chǎng)需求量。,指數(shù)平滑移動(dòng)：（1）各期預(yù)測(cè)值依時(shí)間順序加權(quán)。（2）消除歷史統(tǒng)計(jì)序列中的隨機(jī)波動(dòng)，找出主要發(fā)展趨勢(shì)。（3）依據(jù)平滑次數(shù)不同，有一次指數(shù)平滑、二次指數(shù)平滑、三次指數(shù)平滑……（4）分析中短期預(yù)測(cè)。,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——指數(shù)平滑移動(dòng)計(jì)算,,,,,一次指數(shù)平滑：,當(dāng)時(shí)間序列呈線性趨勢(shì)時(shí)，采用二次指數(shù)平滑：,當(dāng)時(shí)間序列呈二次曲線趨勢(shì)時(shí)，采用三次指數(shù)平滑.,平滑系數(shù)（左表中等于0.3）,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——指數(shù)平滑

6、移動(dòng)計(jì)算,,,,,,,;,,,,,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——指數(shù)平滑移動(dòng)計(jì)算,,,,,,,;,,,,,指數(shù)平滑法特點(diǎn):（1）對(duì)過去的觀測(cè)值加權(quán)平均進(jìn)行預(yù)測(cè)（2）觀察值時(shí)間越遠(yuǎn)，其權(quán)重也跟著呈指數(shù)的下降，因而稱為指數(shù)平滑（3）用于對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行修均，以消除隨機(jī)波動(dòng)，找出序列的變化趨勢(shì)。,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——時(shí)間序列分解,,,,,,,,,,,將時(shí)間序列分解成以下四個(gè)因素：（1）長(zhǎng)期趨勢(shì)因素（T）：長(zhǎng)時(shí)間的一種近似直線（曲線）的持續(xù)趨勢(shì)（

7、2）季節(jié)變動(dòng)因素（S）：季節(jié)性長(zhǎng)度和幅度的周期波動(dòng)（3）周期變動(dòng)因素（C）：上下起伏不定的波動(dòng)，與季節(jié)波動(dòng)的區(qū)別是周期波動(dòng)長(zhǎng)度不變，而周期波動(dòng)長(zhǎng)度不固定（4）不規(guī)則變動(dòng)因素（I）：偶然因素影響導(dǎo)致的隨機(jī)波動(dòng)時(shí)間序列可以表示為：,,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——例題,,,,,,,;,,,例題：某公司連續(xù)12年的季度銷售曲線如圖所示，預(yù)測(cè)第13年的銷售額。,Exl,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——時(shí)間序列分解,,,,,,,;,,,時(shí)間序列分解步驟：,例題

8、預(yù)測(cè)曲線,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——趨勢(shì)外推法——圖形識(shí)別,,,,,,;,二次曲線,指數(shù)曲線,修正指數(shù)曲線,三次曲線,平穩(wěn)直線,線性斜線,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)——趨勢(shì)外推法——差分法,,,,,,,;,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—趨勢(shì)外推法—直線模型例題,,,,,,,;,例題：某市1978-1986年化纖零售量（單位萬米）如圖所示，試預(yù)測(cè)1987年化纖零售量。,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—趨勢(shì)外推法—直線模型計(jì)算,,,,,,,;,,1987年預(yù)測(cè)值為578萬米,

9、時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—趨勢(shì)外推法—二次拋物線例題,,,,,,,例題：某市1978-1986年某水產(chǎn)品收購(gòu)量如表所示，試預(yù)測(cè)1987該水產(chǎn)品收購(gòu)量。,二次拋物線預(yù)測(cè)模型,特點(diǎn)是二階差分為常數(shù),時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—趨勢(shì)外推法—二次拋物線計(jì)算,,,,,,,;,,1987年預(yù)測(cè)值為247.9萬擔(dān),,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—趨勢(shì)外推法—指數(shù)模型例題,,,,,,,例題：某市1978-1989年居民儲(chǔ)蓄存款余額（單位億元）如圖所示，試預(yù)測(cè)1990年儲(chǔ)蓄余額

10、。,,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—趨勢(shì)外推法—指數(shù)模型計(jì)算,,,,,,,;,,,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—趨勢(shì)外推法—修正指數(shù)模型例題,,,,,,,例題：某市1977-1985年某種家用電器銷售如表所示，試預(yù)測(cè)1986、1987年該種家用電器銷售量。,,修正指數(shù)曲線預(yù)測(cè)模型,特點(diǎn)是一階差分環(huán)比為常數(shù),,參數(shù)估計(jì)（三點(diǎn)法）,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—趨勢(shì)外推法—修正指數(shù)模型計(jì)算,,,,,,,;,,,,該種家用電器銷售已處于飽和狀態(tài),時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—趨勢(shì)外推法—

11、戈伯資（Gompertz）曲線預(yù)測(cè)模型例題,,,,,,例題：某省1976-1984年小型拖拉機(jī)擁有量如表所示。試預(yù)測(cè)1985-1986年小型拖拉機(jī)擁有量。,,參數(shù)估計(jì)（三點(diǎn)法）,戈伯資曲線預(yù)測(cè)模型,特點(diǎn)取對(duì)數(shù)后的一級(jí)增長(zhǎng)量的環(huán)比系數(shù)為常數(shù)b,時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)—趨勢(shì)外推法—戈伯資（Gompertz）曲線預(yù)測(cè)模型計(jì)算,,,,,,,;,,,,,四個(gè)階段：（1）試制階段（2）增長(zhǎng)階段（3）按一定比率遞減增長(zhǎng)（4）達(dá)到平穩(wěn),時(shí)間序列模型

12、預(yù)測(cè)——參考資料,[1]詳解時(shí)間序列分析法：http://wenku.baidu.com/link?url=qQzWPP9PXc2k0Db3pGMY78_jfE9dQYUJV5VRhZEs0Cnl-IJRXr-q1tSvpZnYlmKF-M9kwvrKypppFqBgT-XRfuDdimEOWpEMDNlxXgrL5ya[2]時(shí)間序列分解法 http://wenku.baidu.com/link?url=lvaA4JDwQ1dmp

13、00Bgu4MZ-XVuI0VppzPzLCuWzXtiuYJpy8gwKhex67WtoR5awaybPOV6f-JCEH-JTo8TOh_dbWZvX28mTml-fYeXLcesXK[3]乘法模型http://v.ku6.com/show/FIiujBlVJChw5936CTxX8g...html?ptag=vsogou[4]統(tǒng)計(jì)學(xué) 時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)http://wenku.baidu.com/link?url=TNB1

14、Xn-SyrfskXsYAGWtvKYh82wU2a1T88RI0XrgpmYpqXId7vur3vJQVkctPQ-zQM_bZSozSVwqbE9eJUQheEdHn2n24nZZR_DTZvyddfG[5]時(shí)序分析預(yù)測(cè)法http://wenku.baidu.com/view/a00c9673be23482fb4da4cf8.html?re=view[6] 《市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)》教學(xué)大綱http://wenku.baidu.co

15、m/link?url=l_tqxhDyXqhlSlZfSIZ5Vd9zeHZf1j9Dmz8ZcrImZSEnxFTJxA1LjMS8qh7Vch8n3RXx1BTp2apz0OfiAhOY3VzT-m23obDLBL51tviYEfq[7] 第三章 趨勢(shì)曲線模型預(yù)測(cè)法http://www.docin.com/p-891251486.html,作業(yè) —— 應(yīng)用時(shí)間序列模型解決實(shí)際問題,使用最新的、真實(shí)的數(shù)據(jù)直接獲得60分： （1）

16、最新性，數(shù)據(jù)是截止到2016年的。（2）真實(shí)性，說明獲取數(shù)據(jù)手段，通過你的說明別人也可以獲得該數(shù)據(jù)。,60分,30分,20分,+,+,10分,采用非授課內(nèi)容的時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，解決實(shí)際問題。注：大于100分按100分計(jì)算。,+,采用時(shí)間時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，解決實(shí)際問題。,作業(yè)的完整性：（1）提出問題（2）解決問題（3）結(jié)論（可以對(duì)比不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果）（4）格式美觀、沒有錯(cuò)別字等,提交word電子版本和紙質(zhì)版各一份（一