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.     

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.     

陕西省畜牧业总产值组合预测模型研究基于Shapley值

依据组合预测模型理论,利用2006-2016年陕西省畜牧业总产值的数据,分别建立了畜牧业产值的一元回归模型、BP神经网络模型、三次指数平滑模型和基于Shapley值的组合预测模型,得到各模型的预测精度分别为7.38%、4.46%、3.50%和2.90%,可见组合模型的拟合精度低于各单一模型,拟合效果好.为此,利用所得模型对2017-2025年陕西省畜牧业总产值进行了预测.     

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.     

基于包容性检验的江苏省第三产业从业人数组合预测

利用包容性检验对6种单项预测方法进行分析,根据各单项模型的预测精度优劣进行排序,逐步进行包容性检验和组合,经过包容性检验后得到的单项模型进行最优加权组合.利用以上方法和1990-2013年江苏省第三产业从业人数数据,建立了组合预测模型,得到相对误差不超过1%的江苏省"十三五"期间第三产业人数预测值.     

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SARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成模型的GDP时间序列预测研究

本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,然后建立基于ARIMA和BP神经网络的组合模型对序列的周期波动项进行预测,最后用乘积模型对二者预测值进行集成。GDP时间序列实证结果表明:集成模型的预测效果显著高于单一模型,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性.     

正权重组合预测模型及其在经济中的应用

介绍了组合预测的方法,并利用最优组合和递归方差倒数方法对组合预测方法进行改进;提出通过GMDH方法首先对影响经济预测模型的各变量进行筛选然后再建立回归模型、神经网络模型等单项预测模型的思想;最后结合GMDH方法建立的时间序列模型,建立正权重组合预测模型．     

基于组合预测的变压器故障诊断模型

为了快速准确地预测出变压器的故障类型,及时做好维修工作,本文提出了一种基于非线性规划的组合预测模型.首先,利用改进的鲸鱼算法优化BP神经网络建立IWOA-BP预测模型;然后,在IWOA-BP预测模型和梯度提升树的基础上,利用非线性规划与遗传算法相结合的方法确定各算法的权系数,再将各算法的结果加权得出组合模型的最终预测结果.通过实例验证,IWOA-BP预测模型的变压器故障预测效果强于BP神经网络、随机森林等多种预测模型,并且利用IWOA-BP预测模型和梯度提升树建立的组合模型,其预测准确率高于组合中任意一种算法.     

基于改进的GM(1,1)-Markov链组合模型广东省单位GDP能耗预测

本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。     

多维金融高频协方差阵预测模型的比较分析

现代投资组合理论大部分是从组合风险控制的角度展开,协方差矩阵扮演着非常重要的角色.将高频协方差阵应用在投资组合或风险管理时,就需要考虑采用何种预测模型来对高频协方差阵进行预测,较好的预测模型能够更加准确的对资产的波动性进行预测.高频协方差阵预测模型的建立较为复杂,目前还没有一种广泛被认可的模型.采用MCS检验法来选择最优的预测模型,研究发现高频协方差阵预测模型LOG-HAR模型在所有的损失函数下预测能力最好,并且高频协方差阵预测模型的预测能力要优于低频协方差阵预测模型.     

改进LSTM网络对于时间有效性经济指标预测模型的研究

针对经济指标的预测,尤其是关于时间有效性的预测,具有重要的现实意义.通过筛选,得到对于起经济预测影响较高的指标.基于LSTM网络模型,对LSTM模型的初始权重及阈值进行了优化,提升了模型的经济预测效果.结合不同类型的灰度模型算法,重点体现时间有效性,进而构建新的组合灰度改进-BA-LSTM网络模型,将其用于经济指标的预测.利用其他三种不同的灰度模型和组合灰度模型分别结合效果更稳定的改进BA-LSTM模型对经济指标进行预测,实验结果证明,对比其他的经济预测模型,模型的精度更高,预测结果更准确,可以有效用于CPI和GDP等数据的预测,预测结果满足时间有效性要求,证明该模型的实用价值.     

基于潍坊市GDP及影响因素的EGM预测模型对比分析

通过对2004—2014年的潍坊市GDP及影响因素的数据进行分析,建立EGM预测模型,利用通过检测的模型对潍坊市GDP及相关影响因素进行平均增速测算和分析,预测未来五年的发展情况,并进行了比较,结果符合实际情况,同时与其他预测模型相比较具有误差小,预测结果准确的特点,方法科学合理,具有一定的理论依据,为制定潍坊市发展的相关政策提供数据参考.     

基于AGA-SVM的非线性组合预测模型

为提高预测精度,提出基于AGA-SVM的非线性组合预测模型.以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,用加速遗传算法对支持向量机参数进行优化选择,并利用支持向量机对单一模型的预测结果进行组合预测.算例结果表明,AGASVM综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差远远小于各单个模型的预测误差,其预测精度更高,模型的实用性更强.     

西藏GDP发展趋势的数学模型及其因素分析

以近几年西藏GDP为研究对象,应用灰色系统理论建立了一个GDP发展趋势的预测模型.应用该模型进行预测,得到了预测结果.对影响GDP发展的主要投资因素进行系统分析,确定了各因素相对于GDP发展的关联程度.     

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.     

基于灰色关联分析的广东省GDP与产业结构之间的关系及GDP预测的数学模型

利用灰色关联分析方法,分析了广东省GDP与产业结构之间的关系,得出了第三产业对广东省GDP影响最大,房地产业对第三产业影响最大的结论.通过建立灰色预测模型,对未来几年的广东省GDP进行了预测.     

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.     

残差灰色预测模型在我国老龄人口预测中的应用

利用灰色预测理论,建立了GM(1,1)模型和残差灰色预测模型,经过分析,结果表明:残差灰色预测比GM(1,1)模型预测精度高.于是,利用残差灰色预测模型对2012-2020年我国人口老龄化状况进行了预测,为我国政府制定正确的相关政策提供科学理论依据.