【摘 要】
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本文主要研究了基于改进指数平滑算法的气温预测问题。首先引入时间序列模型概念,对常用气温预测模型进行简要分析,另外对一阶指数平滑算法进行相关推导,同时提出了自适应指
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本文主要研究了基于改进指数平滑算法的气温预测问题。首先引入时间序列模型概念,对常用气温预测模型进行简要分析,另外对一阶指数平滑算法进行相关推导,同时提出了自适应指数平滑算法;其次,结合广西容县近30年月均气温实测数据,分别建立BP神经网络预测模型、传统指数平滑算法预测模型以及改进后的基于自适应指数平滑算法的预测模型,对2016年气温数据进行预测并分析模型优势;最后,将改进模型用于预测2017年和2018年中未知月份的月平均气温值,并针对实验结果进行数据分析修正。通过对不同预测模型的比较和仿真实验,结果表明基于自适应指数平滑算法的气温预测模型预测精度较高,实用性强,具有一定的推广性。
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