【摘 要】
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为提升决策的敏捷性和科学性,提出了一种短时间序列和Kalman滤波相结合的决策优化预测方法TS_KF(Time Series-Kalman Filter)。此方法以提高预测准确度和减小计算复杂度为目
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院,北京航天光华电子技术有限公司,大连理工大学机械工程学院,兰州万里航空机电有限责任公司
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为提升决策的敏捷性和科学性,提出了一种短时间序列和Kalman滤波相结合的决策优化预测方法TS_KF(Time Series-Kalman Filter)。此方法以提高预测准确度和减小计算复杂度为目的,采用Kalman滤波模型对预测过程进行建模,应用时间序列的自回归模型对Kalman滤波进行状态转移的更新和优化。以煤产量预测为例进行方法验证,结果表明,同其它典型的预测方法相比,TS_KF预测方法在保持低计算复杂度的前提下实现了预测准确度的大幅度提升,证明了TS_KF方法的有效性。
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