[发明专利]滚动组合预测模型方法

权利要求书

1.滚动组合预测模型方法，该方法包括以下步骤：

S1，建立组合模型；

S2，加权系数求解；

S3，滚动预测设计。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，建立组合模型时，监测对象在t时刻的组合预测值由同时刻的单项预测值及其加权系数来表示，

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2中，运用MATLAB软件优化函数工具箱中的求解函数lsqlin()求解加权系数。

4.如权利要求1～3任一所述的方法，其特征在于，步骤S1中采用预测误差平方和为优化准则；

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S1中为了使组合预测保持无偏性，令加权系数满足l₁+l₂+…+l_m＝1。求解加权系数的问题归结为带约束的线性最小二乘问题的计算。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S3中，构造现实数据x(i)的邻域族为：x(i，k)＝{x(i)，x(i+1)，…，x(k)}，i＝1，2，…，N；k＝1，2，…，N  令x(1，k)为x_i的子列，称x(1，k)＝(x(1)，x(2)，…，x(k))为x_i的k维子列；

x_top＝(x(1，3)，x(1，4)，…，x(1，N-1))为拓扑子序族；

x_top的组合建模M_∑＝(M₃，M₄，…，M_N-1)为滚动建模。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S3中，采用滚动预测。滚动预测评定采用滚动相对残差和平均滚动残差：

i+1点滚动相对残差：e(i+1)=x(0)(i+1)-x^(0)(i+1)x(0)(i+1)]]>

平均滚动残差：e(avg)=1N-3Σk=4n|e(k)|]]>