基于ARIMA和Holt-Winters的消费行为预测①

黄天文,焦 飞

1(广东省肇庆市气象局,肇庆 526060)

2(肇庆学院,肇庆 526061)

信息化时代,校园一卡通已成为校园信息化建设的重要支撑部分.它既能反映校园信息化建设的有效性,又能改善学校管理和服务,为广大师生带来便利.一卡通管理系统收集了大量数据,涵盖了诸如食堂或超市消费、学生考勤、教师考勤与会议出勤、各种门禁、图书借阅、热水和饮用水等多个领域.近年来,这些数据倍受关注,特别是众多学者开始高度重视各种领域的时间序列预测研究,基于大数据方法的研究与应用前景广阔[1,2].本文以某学校教师和学生在食堂消费的交易数据为研究对象,通过对消费数据分析和预测的研究,挖掘出学校食堂消费的变化规律和未来发展趋势,并提供较为准确的预测,给学校后勤部门提供了参考意见.这将有助于学校的建设和管理.特别是管理食堂的学校后勤部门可据此加强管理,更好地满足广大师生的消费需求.研读了大量的相关文献,大数据挖掘和分析应用领域广泛,结合迁移学习方法可以更好地预测气象因子时间序列的变化趋势[3],多时间尺度时间序列趋势预测算法可对股票、基金等未来变化进行预测[4].学习了前人做过的一些分析方法和实例[5-8],认为食堂消费数据是平稳的单序列,适合用ARIMA模型拟合与预测[9,10].但ARIMA 只能建立线性的模型,而现实世界中用纯线性模型拟合很难达到实验预期要求,由于学校食堂消费行为和……