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AR（p）与指数平滑组合预测算法

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摘要本文提出一种对铜锍品位进行预测的新方法,以采集的现场数据为基础,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型.AR(p)模型要求数据对象是平稳时间序列,而三次指数平滑模型的数据对象具有随机性,考虑到铜锍品位的波动性,本文将二模型按最小二乘法原理,以组合预测误差平方和为目标函数,通过使误差平方和极小化来确定两种预测方法的优化,建立了一种新的组合模型,在三种模型中其预测误差最小.

DOI 54yrk8ykd0/2002776

作者邵义元

机构地区不详

出处《鄂州大学学报》 2002年4期

关键词预测算法 AR(P)模型指数平滑模型组合加权系数铜锍品位吹炼过程

分类 [文化科学][高等教育学]

出版日期 2002年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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鄂州大学学报

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