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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李奇穎
研究生(外文):Lee, Chi-Ying
論文名稱:非線型時間序列之動態競爭模型
論文名稱(外文):Dynamic Competing Model of Non-linear Time Series
指導教授:吳柏林吳柏林引用關係
指導教授(外文):Wu Berlin
學位類別:碩士
校院名稱:國立政治大學
系所名稱:應用數學系
學門:數學及統計學門
學類:數學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
論文頁數:27
中文關鍵詞:非線型時間序列時變系統遺傳演算法預測
外文關鍵詞:Non-linear time seriesTime variant systemGenetic AlgorithmsForecasting
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時間序列分析發展至今,常常發現動態資料的走勢,隨著時間過程而演
變.所以傳統的模式配適常無法得到很好的解釋,因此許多學者提出不同的
模型建構方法.但是對於初始模式族的選擇,卻充滿相當的主觀與經驗認定
成份.本文針對時變型時間序列分析,考慮利用知識庫,由模式庫來判斷初
始模式.再藉由遺傳演算法的觀念,建立模式參數的遺傳關係.我們把這種
遺傳演算法,稱之為時變遺傳演算法.針對台灣省國中數學教師人數,分別
以時變遺傳演算法,狀態空間,與單變量ARIMA來建構模式,並作比較.比較
結果發現,時變遺傳演算法較能掌握資料反轉的趨勢,且預測值增加較為平
緩.因此時變遺傳演算法在模式建構上將是個不錯的選擇.
In time series analysis, we find often the trend of dynamic
data changingwith time. Using the traditional model fitting
can''t get a good explanationfor dynamic data. Therefore, many
savants developed a lot of methods formodel construction.
However, these methods are usually influenced by personal
viewpoint and experience in model base selection. In this
thesis, we discussedtime-variant time series analysis. First,
we builded a model base to judge inial models by knowledge base.
Then, we set up the genetic relations of themodels'' parameter.
This method is called Time Variant Genetic Algorithm. We use
the data if the number of junior high school mathematic teachers
in Taiwan to ccompare the predictive performance of Time Variant
Genetic Algorithmwith State Space and ARIMA. The forecasting
performance shows the Time VariantGenetic Algorithm takes a
better prediction result.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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