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

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：
预测模型名称
- ^9 t9 g* r' h适用范围
$ {# P% O; Y0 O, g# B% o* H8 _优点
缺点
- \+ M5 m% r( W2 C. V7 Z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。
* _6 K& c4 \% `$ M& z: ^% X( s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。
7 _! ~0 j2 Q) N( F* g; Q1 \只适用于中短期的预测，只适合近似于指数增长的预测。
插值与拟合
0 |( [8 \6 {8 B& T# m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。
! Q4 h/ o3 V  Y; e- C- A9 Y, [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。
* A  ^) W( d# e7 r  n! e时间序列预测法
, E: W: D+ }7 l0 z' o8 e( C4 v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。
$ I  _9 r9 R* P一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。
0 K" }7 r7 J8 {Daniel检验平稳性。
/ x' J6 J9 U( ?$ x自动回归AR(Auto regressive)和移动平均MA(Moving Average)预测模型。
5 p' W5 k3 H" e/ c  _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。
4 x: g( e+ y* z$ `& f' j, E0 e马尔科夫预测
9 G/ C! @0 D9 Z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）
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。
  L2 o) C6 z9 D# w$ j不适宜用于系统中长期预测
( R! t' a* q& z4 v) h差分方程
" k6 r6 n& @' a, i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。
数据系统的稳定性还要进一步讨论代数方程的求根。
微分方程模型
9 s8 a, @9 n$ _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。
' `& k8 @9 h  a$ i! ?7 _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。
! _( L( V0 ?9 A& s8 I9 x, F神经元网络
" D! |8 z) [1 M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。
BP神经网络拓扑结构及其训练模式。
' o* o* g. y  g" w& DRBF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
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