加权几何平均变权组合预测方法及其应用

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.为了提高加权几何平均组合预测模型的预测和拟合精度,给出了一类加权几何平均变权重组合预测方法.最后将该变权组合预测模型应用于我国天然气产量的预测.计算结果表明加权几何平均变权重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GRNN神经网络的变权组合预测的权重确定方法

为使组合预测的组合权重随样本数据不同而改变,从而使误差平方和达到最小,我们使用二次规划对样本每期组合权重进行确定.利用所得权重样本对广义神经网络训练使其对样本外组合权重进行确定.结果表明:这是一种可行得组合预测方法,能够提高预测精度,为变权组合预测增添了一种可行方法.     

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.     

基于变权重组合预测模型的软土路基沉降预测研究

为建立更加符合软土路基沉降的预测模型与方法,以某公路工程实测沉降数据为研究对象,对软土路基沉降规律进行分析基础上,分别建立Logistic模型,双曲线模型,Gompertz模型,乘幂模型和对数模型5种预测模型.将5种单项模型预测值与实测值进行对比分析,得到3种优势模型.以组合预测模型理论为依据,赋予3种优势模型不同权重系数建立变权重组合预测模型.结果表明,模型预测值与实测值拟合程度更好,预测精度和可靠性都显著高于单项预测模型,具有明显的优越性.模型能准确地预测长期沉降,更适合于作为公路软土路基沉降预测模型.     

一种新的非线性模糊自适应变权重组合预测模型

对于复杂工业系统非线性时间序列预测精度不高问题,引入了多种预测方法的预测相对误差、预测对象的变化趋势、灰色基本权重和自适应调节系数等概念,建立了模糊自适应变权重非线性组合预测模型。结果表明,此模糊自适应变权重非线性组合预测模型的精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小。该组合预测模型为复杂非线性工业系统所需决策提供了有力支持。     

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.     

神经网络优化组合预测模型在油气产量预测中的应用

采用组合预测方法对油气产量预测进行研究,首先选取油藏工程领域多种油气产量预测模型建立组合预测模型库,基于权系数的时效性,利用三层前馈BP神经网络建立油气产量变权组合预测模型,并进行实例分析,结果表明该方法能提高预测精度,增强预测模型的实用性.     

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IOWA算子的两类准则下的最优组合预测模型及其应用

传统的组合预测方法中,各单项预测模型的加权系数一般是固定不变的。而事实上,任何一种预测模型的预测精度都会随着预测时点的不同而发生改变。因此变权组合预测模型的研究更有意义和价值。本文在预测有效度和IOWA算子等概念的基础上,建立了以预测有效度和误差平方和为准则的组合预测模型,并给出了模型在实际预测中的应用,结果表明了新模型是一种优性组合预测。     

基于成分数据的河北省用水结构组合预测

针对用水结构这一成分数据,采用球坐标变换,灰色模型与指数平滑模型相组合,Aitchison距离最小确定权重,构建了河北省用水结构组合预测模型.研究表明,构建的组合预测模型能够较好的反映用水结构的变化特征,拟合精度较单一预测模型有明显改善.应用该模型对河北省用水结构进行预测,可为区域水资源管理和高效利用提供科学参考依据.     

基于组合预测方法的风电功率预测模型

风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法：三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。     

基于Chebyshev多项式的神经网络中长期负荷预测研究

高精度负荷预测在提高电力系统的安全性和经济性方面有着极其重要的意义,而现有的负荷预测方法因参数有限,难以完全反映其内在规律,因而导致预测结果不够准确.为此提出了一种基于Chebyshev多项式神经网络模型的预测方法.该方法使用递推最小二乘法训练神经网络权值系数,以获得高精度的参数估计,从而实现Chebyshev多项式神经网络模型对负荷量的最优拟合,再利用训练好的Chebyshev多项式神经网络模型实现中长期负荷预测.研究结果表明,该方法能较好模拟负荷变化规律,有效提高了负荷预测精度,在电力系统负荷预测中有较大的应用价值.     

到2020年我国能全面建成小康社会吗

以国家统计局统计科学研究所制定的全面建设小康指标体系为基础,采用变异系数法确定权重,构建我国全面建成小康社会指标体系,测算了我国2007-2012年全面建成小康社会的实现程度,测算结果表明2012年我国全面建成小康社会实现程度达84.9%.与此同时,利用一次线性预测模型、对数曲线预测模型和灰色预测模型构建变权重组合预测模型对2013-2020年我国全面建成小康社会实现程度进行预测,预测结果表明我国将在2019年实现全面建成小康社会的目标.     

组合预测模型时间要素研究

为了分析时间因素对组合预测模型预测精度的影响,基于对长期内各预测方法预测精度稳定性的考虑,借鉴一维AR(p)模型建模思路,提出了基于时间因素的组合预测模型建模方法。实例验证表明:相对于单个预测方法,考虑时间因素的组合预测方法的预测精度更高,且样本时间跨度越长,预测精度也越高。     

Application of system NCF method to ice flood prediction of the Yellow River

Combined forecasts is a well-established procedure for improving forecasting accuracy which takes advantage of the availability of both multiple information and computing resources for data-intensive forecasting. Therefore, based on the combination of engineering fuzzy set theory and artificial neural network theory as well as genetic algorithms and combined forecast theory, the system Non-linear Combined Forecast (NCF) method is established for accuracy enhancement of prediction, especially of ice flood prediction. The NCF values from single forecast model for Inner Mongolia Reach of the Yellow River are given. The case shows that the method has clear physical meanings and precise consequences. Compared with any single model, the system NCF method is more rational, effective and accurate.     

有效集法在确定组合预测非负权系数中的应用

目前组合预测方法的研究日益受到重视 .对组合预测权系数的确定是研究的重点之一 ,已有许多文章讨论 .本文采用二次规划的有效集方法来确定组合预测中的非负权系数 ,实例说明 :这一方法是可行的、有效的 .     

一类相关性指标优化IOWHA区间预测模型的比较研究——以民航客运量为例

单点值预测有其局限性,因为客观世界许多影响因素都呈现出动态的范围区间.运用变权系数区间组合思想,引入相关性指标,将相关性指标与IOWHA结合,研究相关性指标优化IOWHA区间组合算法的可行性,建立基于区间中点和区间半径的相关性指标优化IOWHA区间组合预测模型,基于偏好系数把多目标最优化问题转化为单目标最优化问题.实例演算得出基于相关系数、向量夹角余弦和灰色关联度优化的IOWHA区间模型能有效地提高预测精度,证实了相关性指标优化IOWHA区间组合模型的有效性与合理性.     

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．