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相似文献
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1.
科学准确地预测铁路客运量是制定铁路网规划的基础。以全国铁路客运量的历史数据为基础,采用灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型进行组合优化,建立了基于IOWGA(Induced Ordered Weighted Geometric Averaging)算子的组合预测模型,并对组合预测模型进行了检验,检验结果表明,组合预测模型是有效的、可靠的,具有较高的精度,可对我国的铁路客运量进行预测。最后利用所建立的预测模型预测了2008年--2010年我国铁路客运量。  相似文献   

2.
本文首先对我国上证指数建立灰色预测、随机游走、多元回归模型,然后建立诱导有序加权算术平均(IOWA)组合预测模型.结果表明,组合预测模型的预测精度明显优于参与组合预测的各单项预测模型.利用IOWA组合预测得到的权重,预测我国2012年11月到2013年10月的上证指数走势.结果表明,未来12个月我国上证指数的收盘价先有上升趋势,后有下降的趋势,具有一定的波动性.  相似文献   

3.
鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,首先利用安徽省1994-2011年的能源消费数据,分别建立二次多项式模型、灰色预测模型和时间序列模型,并对其结果进行统计检验和比较分析;其次在使误差平方和达到最小的条件下进行权重分配,建立组合预测模型,结果表明该模型的精度高于各单项预测模型,可以用来预测安徽省未来的能源消费量;最后应用组合预测模型预测出安徽省未来4年的能源消费量.  相似文献   

4.
AR(p)与指数平滑组合预测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出一种对铜铳品位进行预测的新方法,以采集的现场数据为基础,采用系统辩识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型,AR(p)模型要求数据对象是平衡时间序列,而三次指数平滑型的数据对象具有随机性,考虑到铜锍品位的波动性,本文将二模型按最小二乘法原理,以组合预测误差平方和为目标函数,通过使误差平方和极小化来确定两种预测方法的优化,建立了一种新的组合模型,在三种模型中其预测误差最小。  相似文献   

5.
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   

6.
在非对称性GARCH模型及BEKK模型的基础上研究了综合市场对角投资组合战略,通过检验发现基于BEKK模型的投资组合表现优于非对称性GARCH模型的投资组合表现,并且发现GMV投资组合权重对波动模型及协方差矩阵的依赖性。同时也指出了方差在投资组合表现中的重要性远大于协方差。  相似文献   

7.
基于Theil不等系数的调和平均组合预测模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
Theil不等系数是一种新的相关性指标,基于该指标提出调和平均组合预测的一种新的模型。探讨了该模型非劣性组合预测、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性,并给出冗余信息的判定.  相似文献   

8.
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   

9.
基于1978—2018年安徽省GDP数据,首先建立ARIMA(0,1,1)模型和Holt-Winters无季节性模型,再通过B-G组合预测模型选择最优组合权重,最后建立组合预测模型(ARIMA-Holt-Winters无季节性模型)。通过比较ARIMA-Holt-Winter无季节性模型、ARIMA(0,1,1)模型和Holt-Winters模型的预测结果,发现ARIMA-Holt-Winters无季节性模型能够更加较为准确地描述安徽省GDP状况,能够得到较好的短期预测结果,为政府制定经济目标和实施相关经济政策提供参考。  相似文献   

10.
借鉴组合预测的思想,将协整优化指数跟踪方法与跟踪误差最小化指数跟踪模型组合,建立基于模糊软集合的组合预测指数跟踪模型。利用上证50指数与深证100指数进行实证分析,结果显示该方法能够有效提高跟踪效果。  相似文献   

11.
引入一种新的预测垃圾产量的方法——组合预测方法,该法能够综合利用不同预测方法提供的信息提高预测精度。结合厦门市1996~2008年的垃圾产量,分析不同预测方法的预测精度,并预测5年后的垃圾产量。通过研究发现:单一预测模型中,线性回归法和年增长率法的预测结果偏小,误差较大,灰色理论GM(1,1)的预测结果偏大,误差较小,基本在10%以内;组合预测模型的预测精度高于单一预测模型;厦门市城市生活垃圾年平均增长率约为10%,低于国民生产总值和社会消费品零售总额年平均增长率,高于城镇居民消费性支出年平均增长率。  相似文献   

12.
鉴于石油在国民经济中的重要地位及其对金融市场的重要影响,提出新的非线性组合预测模型:HP滤波-AR模型-ARMA模型,使用HP滤波将原序列分解成两部分即周期性波动序列和趋势要素序列。根据两个序列的不同性质,对趋势要素序列建立AR模型,然后建立随机周期性波动序列,对随机周期性波动序列建立ARMA模型。将两个预测值之和与原序列比较,同时将该模型与其他模型进行对比。对比结果表明,预测精度高于其他模型。  相似文献   

13.
在交通事故统计的基础上,运用灰色理论建立了一阶单变量的交通事故预测模型,即GM(1,1)模型。GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,尤其适合于交通事故预测“小样本”的随机不确定问题。本文针对交通事故发生的特点,探讨了灰色模型GM(1,1)在道路交通事故预测中的应用,对宁连高速公路北段交通事故量进行了预测,并对交通事故成因进行分析。  相似文献   

14.
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   

15.
依据物候学的顺序相关规律,采用回归分析的方法,利用牡丹(Paeonia suffruticosa)花期前的物候现象,建立花期的预报模型,预报牡丹始花日期,通过检验,预报效果良好。牡丹花期预报模型的建立,为相关景区的管理工作,以及游人的赏花活动提供了方便。  相似文献   

16.
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   

17.
将灰色关联分析法和灰色预测法应用到指标筛选和模型的建立中,建立适合企业自身的微观预警模型。针对企业的财务指标和非财务指标,评价了企业的风险情况,建立了房地产公司的财务风险预警模型。结果显示面对房地产企业的财务风险,运用灰色预测构建的模型有较高的精准度,并且短期预测功能良好。  相似文献   

18.
我国财政支出的时间序列分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍求和自回归移动平均模型ARIMA(P,d,q)的建模方法及SAS实现。将ARIMA模型应用于我国财政支出的分析与预测,结果表明ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型。  相似文献   

19.
针对交通事故发生的特点,探讨了灰色系统和时间序列模型在道路交通事故预测中的具体应用,在介绍分析道路交通事故灰色性的基础上,建立了基于灰色预测理论的交通事故预测模型,并用其分别对道路交通事故的死亡人数、交通事故量进行了预测,其结果是可信的.  相似文献   

20.
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   

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