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相似文献
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1.
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   

2.
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   

3.
加权几何平均组合预测模型是一种常用的非线性组合预测方法.利用Theil系数建立了一类加权几何平均组合预测模型,给出了该组合预测模型的性质;讨论了加权几何平均组合预测模型非劣性组合预测模型、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性;给出了冗余预测方法的判定.通过运用实例分析说明了基于Theil系数的加权几何平均组合的预测模型的有效性.  相似文献   

4.
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   

5.
为增强风功率预测的准确性,采用基于时间序列模型和支持向量机模型,并且利用最小方差法获得权重系数,构建组合预测模型对风功率进行预测. 仿真结果表明,该组合模型较单项预测模型具有更高的预测精度.  相似文献   

6.
基于最优组合模型的中国GDP预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用1990~2010年中国GDP数据,在建立ARIMA、多项式趋势拟合模型和GM(1,1)模型基础上,以误差平方和最小为最优准则建立组合预测模型,并把它应用于我国GDP的预测。所得结果误差优于三个模型的分别预测,表明组合预测模型在时间序列数据的预测中更有优势。并用所建的组合预测模型进行2011~2015年的预测。  相似文献   

7.
针对改进指-幂混合模型和不等间距灰色GM(1,1)模型对锚杆极限抗拔承载力预测精度较差的问题,基于最优加权组合建模理论,以组合模型的最小对数误差平方和为目标函数求解最优加权系数,推导出最优加权几何平均组合预测模型,以提高锚杆极限抗拔承载力预测精度的置信度.选取2个典型锚杆拉拔工程实例(锚杆P-s曲线分别为缓变型和陡变型)用以验证各预测模型的精度和可靠度.计算结果表明:该组合预测模型不仅适合缓变型曲线,而且也适合陡变型曲线,其精度和可靠性均优于其他预测模型,预测精度等级划分为优秀,可作为锚杆抗拔承载力实测资料的一种有效分析模型.  相似文献   

8.
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   

9.
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   

10.
以1992-2012年的安徽省城镇居民人均消费支出的数据,运用多元回归与时间序列结合的模型预测、ARIMA模型预测和灰色预测三种单项预测方法,以预测的误差平方和最小为准则,建立IOWA组合预测模型,并以安徽省城镇人均消费支出为例进行实证分析,发现组合预测模型在整体上都优于每一单项预测方法,对我国居民消费支出预测和研究城镇居民人均消费具有重大意义。  相似文献   

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