Resumen

De acuerdo con los mtodos de previsin individuales, se propuso un mtodo de previsin de combinacin de control adaptativo (ACCF) con coeficientes de ponderacin adaptativos para la prediccin a corto plazo de los datos de series temporales. El conjunto de datos de poblacin de EE.UU., el conjunto de datos de energa elctrica de EE.UU. y el conjunto de datos de seales de vibracin en un banco de pruebas hidrulico se probaron por separado utilizando el mtodo ACCF y, a continuacin, se llev a cabo el anlisis de precisin del mtodo ACCF en el estudio. Los resultados mostraron que, a diferencia de los mtodos individuales o combinados, el mtodo ACCF propuesto se adaptaba a la adopcin de uno o varios mtodos de prediccin y mostraba resultados de prediccin satisfactorios gracias a su adaptabilidad flexible y a su alta precisin. Tambin se concluy que cuanto mayor era la proporcin de ruido de los conjuntos de datos probados, menor era la precisin de prediccin del mtodo ACCF; el mtodo ACCF demostr una mejor tendencia de prediccin con buena volatilidad y calidad de seguimiento bajo datos ruidosos, en comparacin con otros mtodos.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Previsión combinada de control adaptativo; Predicción a corto plazo; Datos de series temporales; Coeficientes de ponderación adaptativos; Análisis de precisión; Relación de ruido
• Keywords:Adaptive control combination forecasting; Short-term prediction; Time series data; Adaptive weighting coefficients; Accuracy analysis; Noise ratio