[发明专利]一种自适应容错指数平滑预报方法

权利要求书

1.一种自适应容错指数平滑预报方法，其特征在于，包括：

以动态序列{y(t_k),k＝1,2,3,…}的任意t_k时刻的实际值y(t_k)和t_k时刻预测值为基础，引入加权因子α，通过公式(1)，确定下一时刻t_k+1时刻的普通指数平滑预测值；其中，加权因子α为平滑系数；

引入平滑系数估计值概念，使平滑系数α和ρ函数满足公式(2)；

根据Fermit引理、公式(1)和公式(2)，通过公式(3)，确定关于φ函数的平滑系数α的容错估计值；其中，φ函数为ρ函数的导数；

根据公式(1)和公式(3)，通过公式(4)，确定下一时刻t_k+1时刻的自适应容错指数平滑预测值；

所述公式(1)，如下所示：

y^(tk+1)=(1-α)y(tk)+αy^(tk)y^(t1)=y(t1)]]>

所述公式(2)，如下所示：

Sk(α|ρ)=Σi=1kρ((y(ti)-y^(ti))2)→αmin]]>

所述公式(3)，如下所示：

α^k(0)(φ)=-Σi=1kφ((y(ti)-y^(ti))2)(y(ti)-y(ti-1))(y(ti-1)-y^(ti-1))Σi=1kφ((y(ti)-y^(ti))2)(y(ti-1)-y^(ti-1))2α^k(φ)=max{0,min{α^k(0)(φ),1}}]]>

所述公式(4)，如下所示：

y^(tk+1)=y^(tk)+(1-α^k(φ))φ(y(tk)-y^(tk))y^(t1)=y(t1)]]>

所述公式(3)和公式(4)中的φ函数，如下所示：

φ(x)=x,|x|≤c1x|x|c1,c1<|x|≤c2c3-xc3-c2c1,c2<|x|≤c30,|x|>c3]]>

其中，(c₁,c₂,c₃)为门限参数向量。