本书主要介绍一些预测模型的优化策略及实际应用案例。全书共分为8章,大致分为3个部分:第1部分(第1章、第2章)介绍预测的基础及预备知识,其中第1章介绍预测的基础知识,第2章作为后面章节的预备,主要介绍人工智能参数优化算法;第2部分(第3~6章)介绍一些时间序列预测模型的优化方法及应用,其中第3章介绍时间序列中缺失数据预测优化填充处理方法,第4章介绍指数平滑预测优化模型及其应用,第5章介绍BP神经网络预测优化模型及其应用,第6章介绍GRU神经网络预测优化模型及其应用;第3部分(第7章、第8章)介绍一些时间序列拟合预测模型的优化方法及其应用,内容涉及Weibull分布拟合预测优化模型和双侧截尾正态分布拟合预测优化模型。每章都附有实际应用案例,以便让读者更好地理解相关预测模型,并对其优化性能有更深刻的感知。
本书可作为统计及相关专业的研究生教材,也可供对预测有兴趣的研究人员和工程技术人员阅读。
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