丁雨晴，隋爱娜，伏文龙，2，3，王亚光

(1.中国传媒大学 理工学部，北京 100024；2. 视听技术与智能控制系统文化部重点实验室，北京 100024；3. 现代演艺技术北京市重点实验室，北京 100024)



基于免疫算法的时间序列预测模型

丁雨晴1，隋爱娜1，伏文龙1，2，3，王亚光1

(1.中国传媒大学 理工学部，北京 100024；2. 视听技术与智能控制系统文化部重点实验室，北京 100024；3. 现代演艺技术北京市重点实验室，北京 100024)

在自然科学和社会科学中，大量的决策问题需要利用时间序列模型进行预测，针对时间序列参数估计的不精确，往往会对预测结果造成影响的问题，提出一种基于免疫算法优化时间序列模型参数的方案，该方案利用免疫算法精确计算的优势，先利用最大似然参数估计方法将时间序列模型的待定参数表示成其样本观测值联合概率的似然函数，然后使用免疫算法求得该函数的极值，从而可以得到时间序列模型的待定参数，最后为了验证该模型预测的精确性，使用上证指数和深证指数的金融时间序列的数据作为测试样本数据集，我们将预测结果与标准的ARMA时间序列模型和其他预测模型进行比较，以分析它的性能。

免疫算法；时间序列模型；预测；似然函数；参数估计

1　引言

预测是对尚未发生的以及还不明确的事物发展趋势进行预测，在许多领域例如：经济、医学、建筑等都需要对特别重要的变量进行推测，以帮助我们了解事物的变化规律以及及时作出决策。因此使用适当的方法得出预测值，并使得预测值与实际值的误差尽量小，是本文的研究目的。……