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组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。 相似文献
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高考分数线是广大考生和家长关注的问题,准确预测高考分数线对填报志愿和决策分析都是必要的。本文采用变权重组合预测模型预测重庆市文科二批次高考分数线,该模型通过把单项预测模型进行组合分析,以误差平方和最小为准则,求出最优加权组合系数,建立组合预测模型。通过实例分析,表明其预测精度高于各单项模型预测值,在分数预测中有一定的应用价值。 相似文献
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汇率的组合预测模型及应用 总被引：7，自引：0，他引：7
本文通过结合粘性价格模型和单变量时间序列模型建立了汇率的组合预测模型。实例应用表明，随机游动模型在短期汇率预测中优于组合预测，而在中长期汇率预测中，最优组合预测模型优于随机游动模型。本文的结果增进了对外汇市场的认识，为汇率的中长期预测提供了新的工具 相似文献
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变权重组合预测模型的研究 总被引：24，自引：0，他引：24
变权重组合预测模型的研究周传世，刘永清（广东商学院）（华南理工大学）１引言组合预测的研究是现在预测方法领域中研究得最为活跃的一个领域之一，但在变权重组合预测方面的研究还没有多大的进展。变权重组合预测模型的建立与应用是提高预测模型的拟合精度和预测精度、... 相似文献
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二个模型构成的组合预测模型最优权估计的一种方法 总被引：2，自引：0，他引：2
二个模型构成的组合预测模型最优权估计的一种方法王福林，张晋国（浙江农业大学工程技术学院３１００２９）（河北农业大学机电工程学院０７１００１））１前言在预测的实践中，对于某一预测问题可以利用多种预测模型进行预测。由于预测模型不同，一般来说预测的结果也不... 相似文献
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本文以北京市为例,分别应用无偏灰色GM(1,1)预测模型和非线性预测模型对北京市的用水量进行了预测,由于单个的预测方法缺乏普遍性,所以本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型及非线性预测模型的加权组合模型,对北京市的用水量进行了预测,预测结果显示,与北京实际用水量相比,无偏灰色GM(1,1)预测模型的预测结果的误差平方和较小,而平均绝对误差较大;非线性预测模型的预测结果的误差平方和较大,但平均绝对误差较小。加权组合模型可以平衡以上两种预测模型的优缺点,其预测结果的平均绝对误差和误差平方和均介于两种模型之间,使得结果更加精确可靠,此方法可以用于城市用水量的短期和长期预测中。 相似文献
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提高组合预测模型精度的方法探讨 总被引：12，自引：3，他引：12
本文采用折扣系数探讨了用折扣最小二乘法和折扣最小一乘法建立组合预测模型的方法。该方法不仅可用于趋势预测的组合预测模型的建立，也可应用于一般因果关系预测的组合预测模型的建立 相似文献
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本文分别建立了四川省工业利润总额方面的GMDH自回归预测模型和AC预测模型,然后针对它们的预测效果建立了GMDH-AC组合预测模型。并将组合预测结果与实际值以及单一的GMDH模型、AC模型的预测效果进行了分析和比较,表明了所述方法的有效性和可行性,从而为预测工业利润总额及其它宏观经济预测指标在选择预测方法提供了参考。 相似文献
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1 引言组合预测的基本含义是把两个或两个以上的预测模型来用加权平均的方式组合为一个模型,而加权系数的确定是最优组合预测模型确定的关键。我国有很多人从事过这方面的研究,得到一些结果(见[1]、[2]).本文根据广义最小二乘法和加权最小一乘法思想,再论最优组合预测模型的确定. 2 根据广义最小二乘法确定最优权系数设对于同一预测问题我们有几种预测方法。 y(?)实际观测值,t=1,2,…,N; y(?)第i种方法的预测值,i=1,2,…,n; (?)=y(?)—y(?)第i种方法的预测误差; W_(?)第i种方法的加权系数,(?)=1; (?)加权组合预测值; e(?)=y(?)—y(?):组合预测误差. 根据广义二乘法的思想,最优组合预测模型,其权系数W=(w_1,…,w_n)~r应使下式中的J达到最小 相似文献
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【目的/意义】自然界中时间序列信号具有非线性、非稳定变化的特点。对时间序列信号实现准确预测,不
仅能够提高风电机组的输出功率,并且有助于调控风电场的运行维护,保障电力系统的安全运行。【方法/过程】本
文基于集合经验模式分解和变分模态分解两种时间序列分解的方法,并将其与RBF神经网络相结合提出RBF直
接预测模型和EEMD-RBF 和VMD-RBF 两种组合预测模型。利用某风电场的原始风速时间序列信息,通过
MATLAB 软件进行编程,进行案例分析。【结果/结论】预测结果表明组合预测模型优于RBF 直接预测模型,且
VMD-RBF组合预测模型的预测结果最为精确。 相似文献
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基于学习与证据理论的专家群体预测系统研究 总被引：8，自引：1，他引：8
基于学习与证据理论的专家群体预测系统方法，将学习专家预测的历史经验与个体专家预测结论的合成相结合，利用神经网络的学习功能与证据理论在证据合成中的系统完整性，形成了一种系统的专家群体预测方法。该方法将每个专家的预测结论看作为证据，面向具体应用问题通过对历史数据统计分析选择专家、建立学习样本，先考虑个体专家预测结论的独立性、重要性、可靠性与冲突，对个体专家预测结论的基本可信数进行修正，然后用Dempster合成规则合成。该方法用神经网络学习专家历史预测的经验，调整对基本可信数进行修正的修正系数，使证据合成的结果更符合解决问题的要求。实验结果表明本方法应用于解决实际问题时具有较好的效果。 相似文献
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基于预测有效度的组合预测模型研究 总被引：44，自引：2，他引：44
本文基于预测方法有效度的概念，建立了改进组合预测模型，并给出其线性规划的解法。该模型具有计算简便的特点，而且具有可比性，能反映不同时间序列预测方法有效性。 相似文献
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组合预测理论与建模技术对于信息不完备的复杂经济系统有一定的实用性,鉴于房地产价格的复杂性和非线性的特征,利用成都房地产价格的历史数据,分别采用改进的灰色预测模型、RBF神经网络模型建立了成都房地产价格的单项预测模型,并对单项预测模型的优缺点进行了比较分析。采用标准差法进行权重分配,将两个模型进行组合,建立了成都房地产价格的组合预测模型。运用该模型对成都未来5年的房地产价格进行了预测。 相似文献
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基于IOWA的我国能源需求组合预测模型的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于诱导有序加权平均算予的组合预测方法是近年来发展的具有广泛应用的预测模型。本文首先采用多元回归、基于HP的ARMA模型及灰色预测方法建立了我国能源需求的单项预测模型,随后引进诱导有序加权平均算子的概念,建立了我国能源需求的组合预测模型。并对我国未来的能源需求量进行了实证分析。预测结果表明该模型能提高组合预测精度,是一种较为简便、快捷且预测效果较好的方法。 相似文献
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针对数字图书馆中著作权的特殊性,应用修正收益法、收益分成法、市场法3种评估方法及加入反馈环节,对数字图书馆中的著作权评估结果进行线性组合预测(按关联度大小确定权系数法)和非线性组合预测(加权算数平均值组合预测和加权调和平均组合预测两种模型),使评估结果更贴近实际,为数字图书馆下的著作权评估提供一种新构思。 相似文献
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基于IOWA算子的组合预测方法 总被引：25，自引：0，他引：25
有序加权平均(OWA)算子是近年来发展的在多属性决策中用于集结各决策者的偏好信息或方案优选的方法。通过引进诱导有序加权平均(IOWA)算子，提出了以误差平方和为准则新的组合预测模型，给出了IOWA权系数的确定的数学规划方法。该模型能提高组合预测精度，最后的实例分析表明了模型的有效性。 相似文献
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本文提出了一种基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ 模糊规则基的非线性组合预测新方法,以克服线性组合预测方法在解决非平稳时间序列组合建模问题时所遇到的困难和存在的不足,并采用相应的遗传算法确定模糊系统的参数及模糊子集的划分。 相似文献