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ARIMA-KALMAN在航材库存动态预测中的应用研究
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作者 孙绳山 徐常凯 任宇轩 《信息工程大学学报》 2021年第3期374-378,共5页
为提高航材库存需求的预测精度,着力解决ARIMA模型预测滞后性和非同步性问题,提出ARIMA模型和KALMAN滤波技术理论的组合模型。应用ARIMA模型辨识KALMAN滤波初始状态参数,考虑系统噪声的影响,以最小均方误差为估计准则,构建航材库存的动... 为提高航材库存需求的预测精度,着力解决ARIMA模型预测滞后性和非同步性问题,提出ARIMA模型和KALMAN滤波技术理论的组合模型。应用ARIMA模型辨识KALMAN滤波初始状态参数,考虑系统噪声的影响,以最小均方误差为估计准则,构建航材库存的动态预警模型,并在测试数据集上检验组合模型库存预警效果。实例分析发现,ARIMA-KALMAN组合模型可以提高航材库存预测精度,实现航材库存动态预测,对于解决ARIMA模型预测滞后性和非同步性问题有重要意义。 展开更多
关键词 库存预警 ARIMA KALMAN
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