基于最小二乘法的灰色组合预测模型及其应用

根据GM(1,1)模型原理,构建了灰色增量模型和灰色组合预测模型.分别利用中国和河南1986-2015年的人口数据建立模型,采用最小二乘法求解灰色组合预测模型的最优权系数.通过GM(1,1)模型、灰色增量模型和灰色组合预测模型对上述算例进行误差分析,实验结果表明灰色组合预测模型预测精度明显的优于其它单项预测模型.     

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GM-ES-GASVR组合模型的丽江国内旅游需求预测

构建适合于预测丽江国内旅游需求的预测模型,对推动丽江旅游业的发展具有重要意义.研究发现灰色GM(1,1)模型、三次指数平滑模型与GA-SVR模型都适用于预测丽江国内旅游需求,且GA-SVR模型为这三个单项模型中的最优模型.在此基础上,利用变权方法建立GM-ES-GASVR组合预测模型.通过对拟合与测试结果的对比分析,表明GM-ES-GASVR变权组合预测模型比单一模型的拟合与测试效果都有较大改善.     

基于IOWGA算子的铁路月度客运量的组合预测

我国铁路月度客运量增长趋势和季节特征明显,铁路月度客运量的精确预测能为铁路部门有效调度运力提供决策依据.选取2010年1月至2019年4月铁路月度客运量数据,先分别构建GM(1,1)灰色系统、Holt-Winters模型和SARIMA模型等3种单预测模型,再依据上述单预测模型,利用IOWGA算子构建组合预测模型,并检验IOWGA组合模型的有效性.结果显示:IOWGA组合模型的各项预测有效性检验指标均优于单个预测模型;预测2019年5月至2020年2月铁路月度客运量仍呈上升趋势,且客运高峰为7-9月和1-2月,客运低峰为11-12月.     

基于EWT-PSO-SVM误差校正组合模型的中国股市预测研究

鉴于股市预测的复杂性.遵循"先分解后集成"的总体建模思路.文章基于EWT分解算法和SVM支持向量机模型.同时结合PSO粒子群优化算法和误差校正组合预测方法,构建了一种中国股票市场建模及预测的EWT-PSO-SVM误差校正组合预测模型.先基于EWT算法将原始价格序列分解成若干分量,再根据频率将其重组成高、中、低频3个分量,对它们分别建立PSO-SVM误差校正组合模型.最后集成各个分量的预测结果.与其他预测模型相比较,文章所构建预测模型的MSE、MAE、MAPE、RMSE、Theil不等系数、确定性系数DC和方向性指标DS 7个指标均优于其他基准预测模型,MCS检验结果同样表明本文构建模型的预测性能最优.稳健性检验结果进一步证实了文章构建的模型预测性能所具备的稳健性.     

基于蚁群算法的灰色组合预测模型

分别利用灰色GM(1,1)模型、GM(1,1)优化模型和新息GM(1,1)模型建立三个单项预测模型,进一步建立了组合灰色预测模型,组合模型的权系数利用蚁群算法确定.最后给出了一个我国人口数量组合预测模型,计算结果表明,基于蚁群算法的灰色组合预测模型的拟合和预测精度要优于传统组合预测模型.     

基于指数支撑度的最优组合预测模型及其性质研究

在支撑度定义的基础上,提出平均指数支撑度、平均离散度等概念,构建了平均指数支撑度最优组合预测模型,并考虑其等价的平均离散度最优组合预测模型.针对该模型,提出优性组合预测等概念,给出了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件、冗余预测方法的存在性和冗余信息的判定等结果,最后的实例说明了该模型的有效性.     

基于变权GM(1,1)组合模型的喀什GDP预测

利用离散GM(1,1)模型,新息GM(1,1)模型以及复合函数预测模型建立了一类变权重组合预测模型.并将该组合预测模型应用于喀什地区GDP预测,建立了喀什地区GDP的变权重GM(1,1)组合预测模型.计算结果表明变权GM(1,1)组合预测模型在时间序列数据的预测中具有一定的优势.     

基于组合模型的上市公司高送转预测

本文基于中国市场3465家上市公司7年的数据,首先利用随机森林算法提取出43个因子,再利用Lasso方法进行特征选取,最后选出11个重要因子,然后分别采用logistic回归和决策树方法构建两种预测模型,最后基于损失函数确定权重将两种预测模型按权重进行线性组合建立组合模型.实证结果表明,基于组合模型的预测准确率相比单一模型提高了1.39%.     

基于标准差法组合预测模型的区域快递需求量预测研究——以大连市为例

快递需求量的准确预测是区域快递行业合理布局的重要依据.在明确区域快递需求量衡量指标的前提下,针对其预测方法单一、适用范围局限等问题,提出构建基于灰色GM(1,1)预测模型、一元线性回归分析预测模型和趋势平均法预测模型的标准差法组合预测模型.以大连市为例,选取大连市快递量作为预测指标,预测结果表明,标准差法组合预测模型的预测结果最为准确,其平均相对误差为3.04%.所建立的模型为区域快递需求量预测工作提供参考.