[发明专利]一种综合性时间序列预测方法及系统

权利要求书

1.一种综合性时间序列预测方法，其步骤为：

1)获取目标数据的历史数据，以及k种时间序列预测方法对该历史数据的历史预测结果；所述目标数据为区域降水量数据；

2)根据该历史数据及历史预测结果计算出一最佳参数组合；计算出该最佳参数组合的方法为：

21)设(R₁,R₂,…,R_i,…,R_n)为n个历史数据，其中R_i代表第i个历史数据的真实值；设(F₁₁,F₁₂,…,F_1n),(F₂₁,F₂₂,…,F_2n),…,(F_k1,F_k2,…,F_kn)为该k种时间序列预测方法对该历史数据的历史预测结果，其中F_kn代表第k种预测方法对第n个历史数据的预测结果；设置偏置项F_(k+1)1＝F_(k+1)2＝…＝F_(k+1)n＝1；

22)根据步骤21)的数据建立核心线性方程组F_it代表第i种时间序列预测方法对第t个历史数据的历史预测结果，F_jt代表第j种时间序列预测方法对第t个历史数据的历史预测结果，R_t代表第t个历史数据的真实值；

23)求解该核心线性方程组；如果无解，则查找该历史预测结果中具有线性相关的一对历史预测结果，并删除其中一历史预测结果；然后重新建立核心线性方程组并求解，直至得到该核心线性方程组的解，即该最佳参数组合，记为(X₁,X₂,…,X_k+1)；

3)利用该k种时间序列预测方法预测该目标数据的设定时间的预测值；

4)根据该最佳参数组合对步骤3)得到的预测值进行计算，得到该目标数据的该设定时间的预测值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4)中，根据公式计算该设定时间的预测值；其中，X_i为该最佳参数组合中的第i个参数，F_i代表第i种时间序列预测方法对该目标数据的设定时间的预测值，偏置项F_k+1＝1。

3.一种综合性时间序列预测方法，其步骤为：

1)获取目标数据的历史数据，以及k种时间序列预测方法对该历史数据的历史预测结果；所述目标数据为区域降水量数据；

2)根据该历史数据及历史预测结果计算出一最佳参数组合；计算出该最佳参数组合的方法为：先查找该历史预测结果中具有线性相关的预测结果对并删除每一预测结果对中的一预测结果，直至该历史预测结果中没有线性相关的预测结果，然后根据剩余的预测结果建立核心线性方程组n为历史数据个数，设置偏置项F_(k+1)1＝F_(k+1)2＝…＝F_(k+1)n＝1；F_it代表第i种时间序列预测方法对第t个历史数据的历史预测结果，F_jt代表第j种时间序列预测方法对第t个历史数据的历史预测结果，R_t代表第t个历史数据的真实值；然后求解该核心线性方程，

该核心线性方程组的解即该最佳参数组合，记为(X₁,X₂,…,X_k+1)；

3)利用该k种时间序列预测方法预测该目标数据的设定时间的预测值；

4)根据该最佳参数组合对步骤3)得到的预测值进行计算，得到该目标数据的该设定时间的预测值。