针对小数据代际更替电子产品的废弃量预测问题,提出了基于SIR(Susceptible-Infective-Removed)传染病模型思想的预测方法。松弛SIR模型的约束条件,基于新代电子产品时间序列的小数据特征,构建了时间加权平均误差最小的STa(Sales-Transfer-adjustment)优化模型;引入PSO(Particle Swarm Optimization)算法对STa模型进行参数估计,以差分补偿预测的思想,确定转移量的合理滞后期,提高了对新代电子产品量的预测精度;立足电子产品数据的可得性,以电子废弃物生成量估计模型(Estimation model of waste quantity of electronic products,EWE)实现了对新代电子产品废弃量的预测。基于我国农村电视机和手机4个数据集的实证分析表明,所构建的STa·PSO-EWE模型的性能总体优于其余基准对比模型。
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