[发明专利]基于改进指数平滑法的钟差预报方法

摘要

基于改进指数平滑法的钟差预报方法，步骤如下：获取某一时间段的原始钟差序列，对原始钟差序列进行差分处理得到钟差差分序列；将钟差差分序列分为若干个子序列，对指数平滑法的初始值进行初始化；对各子序列的平滑系数进行优化，确定各子序列的最优平滑系数：基于各子序列的最优平滑系数，采用指数平滑法获取各子序列的预报序列；将预报序列与钟差差分序列作差得到误差序列，利用灰色预报模型计算误差预报值；将预报序列获取步骤得到的结果与误差预报步骤得到的结果相加获得融合预报序列；将融合预报序列差分逆运算得到最终的钟差预报序列。本发明引入基于滑动窗的动态平滑系数进行预报，并利用灰色预报模型进行误差学习，从而提高钟差预报精度。

主权项

1.基于改进指数平滑法的钟差预报方法，其特征在于，包括以下步骤：数据预处理步骤、获取某一时间段的原始钟差序列，对原始钟差序列进行差分处理，得到钟差差分序列；参数初始化步骤、将钟差差分序列分为若干个子序列，每一个子序列均分为学习段序列和预报段序列，对指数平滑法的初始值进行初始化；平滑系数优化步骤、对钟差差分序列各子序列的平滑系数进行优化，确定各子序列的最优平滑系数：在(0,1)范围内均分M份，分别得到M‑1个平滑系数的分值，平滑系数的第m个分值＝＝m/M，m＝1,2,…,M‑1，将平滑系数的每一个分值作为指数平滑法的平滑系数，采用指数平滑法对各个子序列进行钟差预报，对于某一子序列，计算与该子序列的平滑系数的每一个分值对应的预报误差，从M‑1个预报误差中选出最小值，将与该最小值对应的平滑系数的分值作为该子序列的最优平滑系数；预报序列获取步骤、基于各子序列的最优平滑系数，采用指数平滑法获取各子序列的预报序列；误差预报步骤、将预报序列与钟差差分序列作差，得到误差序列，利用灰色预报模型计算误差预报值；误差预报值式中的为灰色预报模型的拟合参数，k为子序列的学习段长度，y⁽⁰⁾(1)为误差序列的第1个元素；预报序列融合步骤、将预报序列获取步骤得到的结果与误差预报步骤得到的结果相加获得融合预报序列；数据后处理步骤、将融合预报序列进行差分逆运算，得到最终的钟差预报序列。