自適應過濾自適應過濾法是根據(jù)一組給定的權數(shù)對時間數(shù)列的歷史觀察值進行加權平均計算一個預測值，然后根據(jù)預測誤差調整權數(shù)以減少誤差，這樣反復進行直至找出一組“最佳”權數(shù)，使誤差減少到最低限度，再利用最佳權數(shù)進行加權平均預測。常見問題在進行生產(chǎn)預測時，常用到的HYPERLINK"/item/%E7%A7%BB%E5%8A%A8%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%B3%95"\t"/item/%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E8%BF%87%E6%BB%A4%E6%B3%95/_blank"移動平均法存在如下一些問題：對于簡單移動平均數(shù)所取移動期限n的不同，其預測結果也不同。為了使預測準確，必須選擇最優(yōu)權數(shù)，但是HYPERLINK"/item/%E6%97%B6%E9%97%B4%E6%95%B0%E5%88%97"\t"/item/%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E8%BF%87%E6%BB%A4%E6%B3%95/_blank"時間數(shù)列是逐期變化的，欲最優(yōu)，也必須依據(jù)預測值和實際觀測值的誤差調整權數(shù)。換言之，應該隨時間數(shù)列的逐期變化，逐期修正移動平均預測模型，并且是反復修正，使HYPERLINK"/item/%E9%A2%84%E6%B5%8B"\t"/item/%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E8%BF%87%E6%BB%A4%E6%B3%95/_blank"預測誤差最小。同樣，指數(shù)平滑公式中的權數(shù)也需要加以調整。調整的方法就是用自適應過濾法。自適應過濾法的思想與電訊工程學關于無線電傳輸過程中消除噪聲的過程相似，故命名為：“自適應過濾法”。應用用自適應過濾法調整權數(shù)的方法如下：基于不斷發(fā)現(xiàn)預測值與觀測值之間的誤差，然后對預測模型的權數(shù)加以調整，以縮小誤差，并反復循環(huán)，最終使誤差為零。調整權數(shù)的公式是按數(shù)學中最優(yōu)化原理的最速下降法給出的。一、自適應過濾法就是從HYPERLINK"/item/%E8%87%AA%E5%9B%9E%E5%BD%92%E7%B3%BB%E6%95%B0/12732329"\t"/item/%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E8%BF%87%E6%BB%A4%E6%B3%95/_blank"自回歸系數(shù)的一組初始估計值開始利用公式逐次迭代，不斷調整，以實現(xiàn)自回歸系數(shù)的最優(yōu)化。自適應過濾法的基本步驟有：（1）首先確定模型階數(shù)P（2）選擇合適的濾波參數(shù)k（3）計算每一次殘差e（4）根據(jù)殘差e以及調整公式計算下一輪的系數(shù)（5）迭代直到取得合適的系數(shù)二、自適應過濾法的一個很重要的特點是經(jīng)過逐次迭代，自回歸系數(shù)可以不斷調整，以使自回歸系數(shù)達到最優(yōu)化。自適應過濾法優(yōu)點是：（1）簡單易行，可采用標準程序上機運算。（2）適用于數(shù)據(jù)點較少的情況。（3）約束條件較少（4）具有自適應性，他能自動調整回歸系數(shù)，是一個可變系數(shù)的數(shù)據(jù)模型。三、使用自適應過濾法應選擇好濾波常數(shù)k，這樣不僅可使迭代次數(shù)不太多，而且可以確保MSE取值最小。濾波常數(shù)k的選擇原則有：（1）k越接近于1可以減少迭代次數(shù)（2）為了避免太大的k而導致的誤差序列的發(fā)散性，k應小于或等于1/P（3）根據(jù)Box-Jenkins方法的基本知識，，而Windrow將其表述為：四、對原始數(shù)列做標準化處理很重要，