数学建模之预测模型总结

杨利霞

数学建模之预测模型总结

5 I( `/ F6 ]% y2 u3 o基于数学建模的预测方法种类繁多，从经典的单耗法、弹性系数法、统计分析法，到目前的灰色预测法。当在使用相应的预测方法建立预测模型时，我们需要知道主要的一些预测方法的研究特点，优缺点和适用范围。下面就当下一些主要的预测方法进行总结：
3 ~( ]5 T9 m; L! N6 a预测模型名称
适用范围
# U0 g+ y3 S0 o8 ?( k, y" M! t优点
缺点
灰色预测模型
该模型使用的不是原始数据的序列，而是生成的数据序列。核心体系是Grey Model.即对原始数据作累加生成（或其他处理生成）得到近似的指数规律再进行建模的方法。
8 s/ d8 ?* W* u3 X7 W在处理较少的特征值数据，不需要数据的样本空间足够大，就能解决历史数据少、序列的完整性以及可靠性低的问题，能将无规律的原始数据进行生成得到规律较强的生成序列。
只适用于中短期的预测，只适合近似于指数增长的预测。
. b  w- Y0 I( o* B1 I. D插值与拟合
/ G8 E! ]. k5 t% t适用于有物体运动轨迹图像的模型。如导弹的运动轨迹测量的建模分析。
/ k5 A( C- d  C1 k( ^5 U* y3 i: L分为曲面拟合和曲线拟合，拟合就是要找出一种方法（函数）使得得到的仿真曲线（曲面）最大程度的接近原来的曲线（曲线），甚至重合。这个拟合的好坏程度可以用一个指标来判断。
时间序列预测法
, A7 ^) F% X; x0 v2 g根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。时间序列在时间序列分析预测法处于核心位置。
9 m! Q9 |; R, q" B, E2 l# G一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。
Daniel检验平稳性。
' _0 ^8 t  |8 @$ |  F6 R+ N自动回归AR(Auto regressive)和移动平均MA(Moving Average)预测模型。
& V# W1 @9 ~4 Y4 M& L8 |2 U当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差，时间序列预测法对于中短期预测的效果要比长期预测的效果好。
马尔科夫预测
* k* W( _7 G2 V: ~2 ?" A: N  q适用于随机现象的数学模型（即在已知现情况的条件下，系统未来时刻的情况只与现在有关，而与过去的历史无直接关系）
1 k* t: `, u, s研究一个商店的未来某一时刻的销售额，当现在时刻的累计销售额已知。
7 V' d5 P& ?1 P不适宜用于系统中长期预测
差分方程
2 c: U7 N) W5 G利用差分方程建模研究实际问题，常常需要根据统计数据用最小二乘法来拟合出差分方程的系数。
适用于商品销售量的预测、投资保险收益率的预测。
2 ^" ]3 r) P+ w" R* Y: |: D5 i数据系统的稳定性还要进一步讨论代数方程的求根。
3 L8 D. y9 _8 E  D8 @2 O8 T* b$ F微分方程模型
/ H- ?  k. a. b4 E) R适用于基于相关原理的因果预测模型，大多是物理或几何方面的典型问题，假设条件，用数学符号表示规律，列出方程，求解的结果就是问题的答案。
7 u+ v6 t7 M, w) b( |6 H* y优点是短、中、长期的预测都适合。如传染病的预测模型、经济增长（或人口）的预测模型、Lanchester战争预测模型。
反应事物内部规律及其内在关系，但由于方程的建立是以局部规律的独立性假定为基础，当作为长期预测时，误差较大，且微分方程的解比较难以得到。
6 ^: t) o$ `/ `1 e& ^神经元网络
数学建模中常用的是BP神经网络和径向基函数神经网络的原理，及其在预测中的应用。
- Z. P; a' [- s6 p; u; x4 tBP神经网络拓扑结构及其训练模式。
RBF神经网络结构及其学习算法。
模型案例：预测某水库的年径流量和因子特征值
- T9 k) T, R! u( [————————————————
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