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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 615 毫秒
1.
预测问题一直是科学与管理领域研究的热点,备受广大科技工作者的关注。为了解决单一预测模型在预测问题上的缺点和误差控制问题,本文提出一种组合预测模型———以误差绝对值和达到最小为准则的线性组合预测模型。这种模型以误差绝对值和达到最小为依据,计算出每个单一模型在预测结果中所占的权重,建立组合预测模型。该组合预测模型较好的利用了神经网络与支持向量机在多影响因子下训练的优势,进一步提高预测精度。将其应用于合肥市房地产价格预测,可以达到理想效果。  相似文献   

2.
针对1981~2012年我国税收收入的相关数据,采用回归模型、指数平滑预测和ARIMA模型三种单项预测方法进行建模预测.并结合组合预测理论,采用基于IOWA算子的组合预测模型进行预测.结果表明,基于诱导有序加权算术平均算子的组合预测模型的预测精度明显高于三种单项预测方法,说明了该方法用于税收收入预测的可行性和有效性,并采用5种有效性评价指标,检验了组合预测模型的预测效果.既然该方法可以通过调整组合权重提高预测精度,因此,在此基础上对今后3年的税收收入作出预测,发现今后3年税收仍会分别以15.59%、16.89%和16.77%的增长率增长.  相似文献   

3.
为提高电力系统负荷预测的预测精度,提出了一种基于层次分析法的中长期负荷预测组合预测的方法,依据层析分析法中要素权重求取原则,建立了阶梯层次结构,构建两两比较矩阵,分层次对权向量取值,实现了中长期负荷组合预测下各单一负荷预测的总权重的求取,提高了权重求解的准确性;利用组合预测的原理,按照层次分析法中求解出的权重系数,将多个预测模型的预测结果进行拟合,得到组合预测的结果,从而有效减小单一负荷预测中不确定性因素带来的误差,规避各单一预测方法的不足,减少单一负荷预测对电力系统负荷预测的预测风险,提高预测精度。最后利用某县2005-2010年的除大用户用电负荷作为算例进行实例分析并证实了所提方法的科学性、实用性。  相似文献   

4.
以1995~2009年安徽省城镇居民家庭人均可支配收入的数据,分别建立时间序列模型、回归模型和灰色预测模型.然后在三个单一预测模型的基础上综合各个预测模型的优缺点,通过使组合预测误差平方和最小确定各单一预测方法的权重系数,得到最优组合预测模型.最后对几种预测方法进行了评价,得出组合预测效果比较精确.  相似文献   

5.
灰色预测模型的研究及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了灰色预测原理,以中国总人口为例,进行了灰色预测模型的建立和求解,提出了中国人口动态模型;以城市的年供电量为例,利用历史数据,并对电力系统各年的日最大负荷的预测建立了基于残差修正的灰色预测模型.该预测模型是一种基于残差CM预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法,能够实现在线预测模型参数,最终的预测结果误差可基本控制在3%之内.经过实例计算,基于残差修正的灰色预测模型在对电力系统的日最大负荷进行预测时,与传统的系统理论方法相比较,该方法计算简捷,具有较高的预测精度,具有很好的实用性.  相似文献   

6.
天然气消费量受众多因素影响,应用单一预测方法产生的预测值误差较大.提出了一种天然气消费量优化组合预测模型的构造方法,给出了优化组合预测模型提高预测精度的理论依据,并应用实数编码遗传算法对优化组合模型进行求解.实例计算结果分析表明,优化组合预测模型具有更高的预测精度.  相似文献   

7.
组合预测是一种综合利用各单项预测方法所提供的信息的预测模型,它是提高预测精度的有效途径.为预测河南省2005、2006两年的铁路客运量(万人),先利用直线趋势预测法,预测出河南省2005、2006两年度的铁路客运量分别为5712.285,5912.817;然后再利用灰色预测法,预测出河南省2005、2006两年度的铁路客运量分别为 5888.52,6113.56;进而采用熵权法将直线趋势预测法和灰色预测法所得的预测结果,通过选取适当的权重进行加权平均,建立起组合预测模型,并预测出河南省1998-2006年的铁路客运量分别为5793.35,6005.16,而河南省2005、2006两年度的实际铁路客运量则分别为 5879,6465.最后,为比较上述3种预测方法的优与劣,通过分别精确计算3种预测模型下的预测精度,表明组合预测法取得了更好的预测效果.  相似文献   

8.
本文以2000-2011年我国旅游总收入为样本区间,在回归预测、指数预测与二次移动平均预测三种单项预测方法的基础上,以预测误差平方和最小为准则,建立IOWA算子组合预测模型。对该模型的预测有效度进评价结果表明该组合预测模型能有效提高预测精度。  相似文献   

9.
以1990~2011年安徽省固定资产投资为样本区间,运用VAR预测模型、指数预测与二次移动平均预测3种单项预测方法,以预测误差平方和最小准则,建立IOWA算子组合预测模型。对该模型的预测有效度进行评价,结果表明:该组合预测模型能有效提高预测精度。  相似文献   

10.
针对提供的道路交通事故相关影响因子数据,构建了基于关联分析的灰色神经网络组合道路交通事故预测模型。结合实例,用所提出的模型给与了预测。结果表明,基于灰色关联分析神经网络预测模型充分发挥关联选优的优越性,比全输入神经网络预测模型有更好的预测精度,从而说明运用灰色关联分析方法对输入因子选择是有效可行的。基于灰色关联分析的神经网络组合交通事故预测模型充分发挥各单一模型的优点同时弱化了单一模型的缺点,比单一模型的预测结果更理想、精度更高。  相似文献   

11.
介绍目前电力系统常用的中长期负荷预测的方法,根据邯郸地区1990-1999年的用电量,用各预测方法分别预测出了2000-2003年的用电量,并与实际用电量相比较,对预测结果进行了分析。证明组合预测模型总体上优于传统的单一固定式模型,是提高预测精度简单而有效的方法。  相似文献   

12.
我国原煤产量的部分线性自回归预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统的原煤产量预测模型不能理想地捕获我国煤炭产量的非线性性特征,本文基于核估计半参数理论,对我国原煤产量的月度数据建立了部分线性自回归模型,并对2007上半年的月原煤生产量进行了预测,计算结果表明,相对于参数自回归模型而言,部分线性自回归模型能够很好地解决原煤产量预测这一非线性问题,预测精度较高。  相似文献   

13.
修正GM(1,1)模型在销售量预测中的应用   总被引:9,自引:0,他引:9  
基于GM(1,1)预测模型的模型误差的三种情形,给出了修正方法,建立了一种改进的GM(1,1)预测模型.讨论了改进GM(1,1)预测模型在销售量预测中的实际应用,结果表明改进模型具有较好的预测精度。  相似文献   

14.
To improve the accuracy of sand-dust storm forecast system, a sand-dust storm ensemble forecast model based on rough set (RS) is proposed. The feature data are extracted from the historical data sets using the self-organization map (SOM) clustering network and single fields forecast to form the feature values with low dimensions. Then, the unwanted attributes are reduced according to RS to discretize the continuous feature values. Lastly, the minimum decision rules are constructed according to the remainder attributes, namely sand-dust storm ensemble forecast model based on RS is constructed. Results comparison between the proposed model and the back propagation neural network model show that the sand-storm forecast model based on RS has better stability, faster running speed, and its forecasting accuracy ratio is increased from 17.1% to 86.21%.  相似文献   

15.
将组合预测法应用于我国GDP的预测,以提高预测精度。通过赋予合理权重,将指数平滑模型、拟合模型、ARIMA模型和支持向量回归模型加权组合。对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RESE)和希尔不等系数(Theil IC)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度。  相似文献   

16.
短期电力负荷的组合预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
对时负荷建立了灰色模型和自适应滤波模型,利用拟合优度最小的原则对两种模型进行择优组合,建立组合预测模型,经实例验证,预测结果令人满意.  相似文献   

17.
在新能源汽车可缓解未来一系列环境、资源问题的重要背景下,对新能源汽车销售量准确预测有助于加速新能源汽车市场推广,降低相关生产研发企业运营成本。提取8个关键影响因素,应用灰色关联分析(GRA)验证各因素影响能力,然后构建基于果蝇算法优化灰色神经网络(FOA-GNN)预测模型的新能源汽车月度销售量预测模型。通过预测结果对比检验,验证该预测模型在预测新能源汽车销售量上有较高的预测精度。应用该模型对我国新能源汽车2019年月度销售量进行预测,结果表明,我国新能源汽车发展在2019年度依然可保持良好的增长态势。  相似文献   

18.
针对当前区域物流需求预测数据复杂且可变性较大、预测方法环境适应性较差的问题,提出了基于遗传BP神经网络的区域物流需求预测模型。首先,分析区域物流需求预测影响因素,并建立区域物流需求预测指标体系;其次,采用遗传算法优化预测网络中的可变参数,并建立多输入—多输出的BP神经网络多元预测模型;最后,通过实例结果表明该模型具有较高的预测精度和有效度。  相似文献   

19.
移动通信电波传播预测模型选择研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
能否准确预测基站信号的覆盖情况是移动通信网络规划的优劣所在,提高预测准确度的关键在于选择最能接近实测值的预测模型,通过对五种预测模型的分析对比,并与实测数据的仿真比较,得出了在郊区环境下,Okumura-Hata预测模型更接近实测值的结论。  相似文献   

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