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时间序列预测误差的主要来源

已有 4018 次阅读 2022-5-4 20:09 |个人分类:风电功率预测|系统分类:科研笔记

“没有调查,就没有发言权。”

“不做正确的调查同样没有发言权。”

“而我们自己则往往是幼稚可笑的,不了解这一点,就不能得到起码的知识。”

                                      

时间序列预测误差主要来源

           

一、时间序列自身

   (1)里面包含的高斯白噪声;

   (2)变化太慢、太快的信号成分。

   (3)对同一动力系统:采样周期越小,一般预测误差越小。

          

二、预测模型

   (1)具体的预测模型(结构与参数的优化);

   (2)输入量的具体构成:真正的因果性或高度的相关性;

   (3)训练模型的历史数据模式及其数量。

   

   后两者目前仍然以人工试探为主。

                   

http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/200609-432


三、调查就是解决问题

   你对于那个问题不能解决么?那末,你就去调查那个问题的现状和它的历史吧!你完完全全调查明白了,你对那个问题就有解决的办法了。一切结论产生于调查情况的末尾,而不是在它的先头。只有蠢人,才是他一个人,或者邀集一堆人,不作调查,而只是冥思苦索地“想办法”,“打主意”。须知这是一定不能想出什么好办法,打出什么好主意的。换一句话说,他一定要产生错办法和错主意。

        

   发现问题就是解决问题;

   承认问题就是解决问题。

   爱因斯坦曾说:“提出一个问题往往比解决一个问题更为重要,因为解决一个问题也许只是一个数学上或实验上的技巧问题。而提出新的问题、新的可能性,从新的角度看旧问题,却需要创造性的想像力,而且标志着科学的真正进步。”

   The formulation of a problem is far more often essential than its solution, which may be merely a matter of mathematical or experimental skill. to raise new questions, new possibilities, regard old problems from a new angle requires creative imagination and marks real advance in science.

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爱因斯坦和 Léopold Infeld 合作的一本书《Evolution of Physics》

   To raise new questions, new possibilities, to regard old problems from a new angle, requires creative imagination and marks real advance in science.

                             

参考资料:

[1] 杨冠灿,2011-01-14,技术预测方法介绍

https://blog.sciencenet.cn/blog-357889-404328.html

[2] Technological Forecasting – A Review

http://web.mit.edu/smadnick/www/wp/2008-15.pdf

Ayse Kaya Firat, Wei Lee Woon, Stuart Madnick. September 2008

[3] MURRAY R. SPIEGEL, LARRY J. STEPHENS. Theory and Problems of STATISTICS, Fourth Edition [M]. New York: McGRAW-HILL, 2008.

[4] (美) S. 伯恩斯坦, R. 伯恩斯坦著 , 史道济译. 统计学原理(下册)——推断性统计学[M]. 北京: 科学出版社, 2002.

[5] Jianqing Fan, Qiwei Yao. Nonlinear time series : nonparametric and parametric methods [M]  (Springer Series in Statistics). New York: Springer-Verlag New York, Inc.. 2003.

[6] Muhammad Khalid, Andrey V. Savkin. Closure to Discussion on “A Method for Short-Term Wind Power Prediction With Multiple Observation Points”[J]. IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, 2013, 28(2): 1898-1899. MAY 2013.

https://ieeexplore.ieee.org/document/6496180

相关链接:

[1] 2021-07-19,[资料] 时间序列分析与预测的常用误差统计指标

https://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1296109.html

[2] 2021-06-15,[求助] 时间序列预测里的回归模型“定阶”、“样本容量”的优化方法

https://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1291316.html

[3] 2019-06-08,[学习资料搜集] 时间序列(time series)学习书籍

https://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1183775.html

[4] 2021-07-22,[重大困惑] 为什么正态分布随机数不能“被”预测

https://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1296529.html

[5] 2010-11-07,复杂系统行为预测的“机理+辨识”策略

https://blog.sciencenet.cn/blog-107667-381404.html

                                   

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https://m.sciencenet.cn/blog-107667-1337007.html

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