基于ARIMA-DGM-BP组合模型的喀什地区GDP预测

组合模型的预测效果一般优于单一模型的预测效果.利用ARIMA模型,DGM(1,1)模型以及BP神经网络构建ARIMR-DGM-BP组合预测模型,给出了建立该组合模型的基本思路.利用喀什地区2000-2018年GDP的相关数据资料,建立了ARIMR-GM-BP和ARIMR-DGM-BP组合模型并对预测的效果进行了统计分析,结果表明ARIMR-DGM-BP组合模型的预测效果优于ARIMR-GM-BP组合模型.最后运用本文的组合预测模型对喀什地区2019-2021年GDP进行预测.     

基于Lasso+SVM的制造业上市公司财务风险组合预警模型

根据组合预测思想构建了基于Lasso+SVM的制造业上市公司财务风险组合预警模型,包括串联型组合和信息融合型组合两种,并选取22个财务指标建立了财务预警指标体系,对我国86家制造业上市公司的财务状况进行了预测,还与单一风险预警模型预测效果进行了比较,结果发现:财务风险组合预警模型的预测效果明显高于单一预警模型,用第t-1年的财务数据进行预测的准确率达到了95%以上;串联型组合预警模型的预测效果最优,用第t-1和t-2年的财务数据进行预测的准确率分别达到了100%和90%.     

时间参数加权的递归正权组合预测方法及其在气候预测中的应用

刘海波等．时间参数加权的递归正权组合预测方法及其在气候预测中的应用．本文采用方差倒数正权递归组合预测方法,并迭加时间趋势函数,对中国夏季降水４种统计预测模型进行了组合预测试验和研究,取得了一定的效果     

基于最大—最小贴近度的最优组合预测模型

本文通过引进最大—最小贴近度,建立了一种新的相关性指标的最优组合预测模型。针对最大—最小贴近度准则下的组合预测模型,理论上研究了它的基本性质,即该模型的非劣性组合预测、优性组合预测、冗余预测方法的存在性和冗余信息的判定,最后进行实例分析,表明该方法能取得比较好的预测效果。     

基于人工智能的黄金价格非线性组合预测

黄金价格时间序列数据具有较强的非线性,在采用单模型对其预测时较多采用线性模型、非线性模型以及加入外生变量的非线性模型.但是,单一模型较难全面体现黄金数据的非线性特征,因此,预测效果不很理想.在利用线性方法进行模型组合时若被组合模型与原数据序列无线性关系,此时采用线性组合预测效果较差,甚至组合后的模型预测精度低于被组合的单模型精度.为充分发挥单一模型的优势,采用人工智能的方法建立非线性组合预测模型,模型可有效利用各模型特点,预测精度优于采用的各单一模型.     

最优组合预测线性模型在旅游需求预测中的应用——以中国大陆赴澳门游客量预测为例

研究运用ARIMA、多元线性回归(MRL)、ADL_EC和VEC四种单一模型对中国大陆赴澳门游客量进行预测,运用等权组合、简单加权组合和熵值加权组合三种非最优组合预测及最优组合预测线性模型对单一模型预测结果进行优化,用平均绝对百分比误差(MAPE)和希尔不等系数(TIC)对优化结果进行评价与比较,确定最优组合预测线性模型是比较切合澳门入境旅游实际的预测模型,并运用其进行预测,达到了预期效果.     

基于EMD-GA-BP与EMD-PSO-LSSVM的中国碳市场价格预测

由于碳交易市场价格的波动性大及相互影响关系的复杂性,本文试图构建碳价格长期和短期的最优预测模型。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法(EMD)、遗传算法(GA)—神经网络(BP)模型、粒子群算法(PSO)—最小二乘支持向量机(LSSVM)模型及由它们构建的组合预测模型,对中国碳市场交易价格进行短期预测和长期预测。实证分析中将影响碳交易价格的不同宏观经济因素和碳价格时间序列因素做为输入变量,分别代入组合模型进行预测。研究结果表明,在短期预测中,EMD-GA-BP模型预测效果优于GA-BP模型和PSO-LSSVM模型;而在长期预测中,组合模型EMD-PSO-LSSVM模型预测效果优于只考虑碳价格波动趋势性或周期性预测效果。     

基于SARIMA-SVM组合模型的丙型肝炎发病率预测研究

基于SARIMA-SVM组合模型对丙型肝炎发病率进行预测研究.首先,利用2011年1月至2020年12月的发病率数据分别建立SARIMA模型、SVM模型和SARIMA-SVM组合模型;然后,利用2021年1月至12月的发病率数据验证模型的预测效果,并得出SARIMA-SVM组合模型的预测精度较高;最后,利用SARIMA-SVM组合模型对2022年1月至12月的发病率数据进行预测.预测结果可为相关部门对丙型肝炎的预防和控制提供科学依据与数据参考.     

区间值时间序列预测效果测度研究

传统的区间时间序列有效性度量方法在处理具有同等水平绝对误差的不同区间信息时具有一定的局限性,为了更全面的反映区间值时间序列的预测效果,本文基于区间的相对位置,提出了包含可信度,有效度,趋势误差和动态相关性指标等在内的多个预测效果测度。本文首先就传统的区间值预测效果测度进行了梳理和定性分析,就不同位置的预测区间所体现的预测效果及其测度进行了分析和定义。为从整体上对多个区间值预测结果进行调整和优化,提出区间值组合预测方法,并基于所构建预测效果测度构建最优化模型确定组合预测各单项方法的权重,结合上证综合指数的实例表明所提方法的可行性和合理性。     

基于灰色线性回归组合预测模型的牡丹江旅游人数预测研究

针对牡丹江旅游人数预测问题,考虑到旅游人数变化是受多种因素影响的信息不完全灰色系统,利用单一模型预测处理,效果往往并不理想.因此,本文通过建立灰色线性回归组合预测模型来研究这一问题.研究结果表明,所建立的组合预测模型的拟合效果优于所选单一模型,具有较好的预测精度及稳定性.并利用此组合预测模型对牡丹江2019年-2021年的旅游人数作了短期预测,可为牡丹江市未来旅游规划提供较科学的数据资料依据.     

城市交通管理中的出租车规划

根据城市的发展情况以及类比其他城市的发展状况,对城市交通出行情况建立模型,对城市出租车的数量及乘坐人口做出预测;并针对目前的油价上涨给出租车行业带来的收入问题做出分析;建立最优化问题对驾驶员和顾客的满意进行描述,最终给出合理的价格调整方案.     

灰色时序组合模型及其在地下水埋深预测中的应用

地下水埋深的变化过程是一个复杂的非线性过程,这种具有复杂的非线性组合特征的序列,使用某一种模型进行预测,结果往往不理想.在分析了灰色GM(1,1)模型、灰色GM(1,1)周期性修正模型和时序AR(n)模型的优点和缺点基础上,提出了一种新的灰色时序组合预报模型.该方法利用了GM预测所需原始数据少、方法简单的优点,用周期修正方法反映其地下水位埋深周期性波动的特征,用AR(n)模型预报其地下水位埋深的随机变化.实例研究表明,这种方法方便简洁实用且预测结果接近于实际观测值,为其它地区的地下水位埋深和相关时间序列的分析研究提供参考与借鉴作用.     

基于多分辨率分析的股票市场预测模型研究

采用多分辨率分析技术将深证成指收盘数据序列分解为多个子序列,然后采用神经网络技术对每个子序列分别建立预测模型,将各个预测结果叠加后得到最终预测结果.研究首先发现多分辨率技术可以有效提高预测模型的预测精度,表明分析我国股市波动时应该按照不同因素对股市影响大小及周期的差异分别研究,才能更有效分析股市运行状况及对其预测;其次结果表明不同类型神经网络预测模型预测性能差异明显,在选择股市预测模型的神经网络类型时应该注意其学习算法及收敛过程,以便能更好捕获股市变化规律.     

组合预测软科学方法研究

组合预测的关键是确定各单一预测方法的权重。文章给出了确定加权系数的几种“定量”与“定性”相结合的方法     

最优组合预测模型的构建及其应用研究

由于证券价格是随机游走的，在证券定价研究中RBF神经网络模型、灰色GM（1，1）模型、ARIMA模型不具备时效性，通过对上述三个模型进行综合分析，结合三者中有用的信息集合，构建一个最优组合预测模型．在此基础上选取了深发展A在2007年全年的收盘价作为研究样本对这四个模型进行实证研究，研究结果发现，最优组合预测方法对证券价格进行预测具有很好的预测精度和很高的可靠性．     

基于Theil不等系数的加权几何平均组合预测模型的性质

加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法。本文提出了基于Theil不等系数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理。     

基于向量夹角余弦的加权调和平均组合预测模型的有效性

加权调和平均组合预测为一种非线性的组合预测方法.提出了基于向量夹角余弦的加权调和平均组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理.     

Optimal inventory decisions in a multiperiod newsvendor problem with partially observed Markovian supply capacities

This paper considers a multi-period news-vendor problem with partially observed supply-capacity information which evolves as a Markovian Process. The supply capacity is fully observed by the buyer when the capacity is smaller than the buyer’s ordering quantity. Otherwise, the buyer knows that the current-period supply capacity is greater than its ordering quantity. Based on these two observations, the buyer updates the future supply-capacity forecasting accordingly. With a dynamic programming formulation, we prove the existence of an optimal ordering policy. We also prove that the optimal order quantity is greater than the myopic order quantity.     

基于GM(1,1)模型群的深圳市大气污染物灰色预测

通过灰色系统GM(1,1)模型群,对深圳市未来两年的主要大气污染物浓度进行了预测分析.通过预测得到,在未来两年内,深圳市的SO2浓度基本已经达到国家环境空气质量一级标准,NO_2、PM_(10)浓度已达到国家二级标准,深圳市空气质量将持续好转.结果表明,GM(1,1)模型群具有一定的实用价值.     

The effect of forecasting and information sharing in SCM for multi-generation products

Proper selection of information sharing policy and forecasting method has a significant impact on supply chain performance, especially in the high-tech industry where the product life cycle is short and multiple generations of products coexist. This paper evaluates the value of information sharing with various forecasting methods where two generations of high-tech products compete with each other in the same market. We consider two market environmental factors and two supply chain factors for the Monte Carlo Simulation and find out the most ideal combination of information sharing policy and forecasting method producing the maximum profits and service level.