最优组合预测方法及其应用

组合预测方法是当前预测科学研究得最热烈的课题之一．组合预测的基本含义是把两个或两个以上的预测模型采用加权平均的方式组合为一个模型．组合预测的关键是确定各个组合系数或加权系数．关于加权系数的确定还有待于深入研究．有的认为加权系数可以事先人为设定［１］，有的认为可以采用层次分析法或二项式系数法来确定［２］，有的采用简单平均法来确定［３］．本文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最优加权系数．本文给出了计算任意有限ｎ个预测模型组合的加权系数的公式，并导出了算术平均预测是最优预测的条件．最后还给出了应用实例．     

简单平均法预测误差平方和的进一步研究

用数学归纳法对简单平均法与简单加权平均法的预测误差平方和的上界进行了比较,对简单平均法的有效性进行了分析.与相关文献的证明方法相比较,本文所采用的方法简单,直观而易懂.同时也得到了简单平均法就是最优组合预测方法的几个等价条件.     

组合预测模型在农产品价格短期预测中的应用——以苹果为例的实证分析

以我国苹果批发市场价格为研究对象,利用2006年7月7日至2012年3月30日期间的300个周数据作为分析样本,通过对时间序列的平稳性、趋势性、季节性、异方差等数据特征进行统计检验,筛选出双指数平滑模型、Holt-Winters乘法模型、ARIMA(1,1,4)模型为我国苹果市场价格短期预测的适用模型,以此为基础,以误差平方和最小为最优准则建立了组合预测模型.经对未来3期的苹果市场价格开展预测,结果表明,组合预测的精度要高于单项时间序列模型,组合预测方法完全适用于农产品市场价格的短期预测.     

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.     

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。     

组合预测模型在税收收入预测中的应用

准确预测税收收入,对于有效地进行市场经济条件下的宏观调控有着重要的意义.为了充分利用各单项预测的信息以提高预测精度,在现有研究的基础上,首先选取指数平滑法、偏最小二乘方法和灰色预测方法对税收收入数据进行定量分析;然后基于误差平方和最小构建了税收收入组合预测模型;最后的算例预测结果表明,构建的税收收入组合预测模型具有较优的预测效果.     

非负权重最优组合预测方法的基本理论研究

本文从三个方面研究了非负权重最优组合预测方法的基本理论，给出了一种解决三阶非负权重最优组合预测问题的简捷方法。     

不等时距灰色组合预测模型的研究

在不等时距序列灰色预测的基础上,建立了最优组合预测模型和BP神经网络组合预测模型.通过实例对比分析,表明这两种灰色组合预测模型都较各单项模型具有更高的预测精度和较高的理论实践价值.     

系统模型的正权组合方法（非线性复杂系统的综合技术Ⅲ）

系统模型的正权组合方法（非线性复杂系统的综合技术Ⅲ）项静恬（中科院应用数学研究所）１．４正权重组合方法的比较、改进与应用由１．３的讨论可见，用极小化误差平方和的办法获得的组合模型虽然最优，但有可能出负权重，而许多实际系统中要求模型组合权重为正值，因此...     

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.     

基于改进灰色关联度的IOWA算子最优组合预测模型

通过引进诱导有序加权平均(IOWA)算子和改进灰色关联度的计算式,提出了新的基于改进灰色关联度的IOWA算子的组合预测模型.方法可以克服传统的组合预测方法赋予不变的加权平均系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷.定义基于改进灰色关联度的IOWA算子的优性组合预测的概念,最后给出实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度.     

最优组合预测的短期气候预报建模研究

以预报量序列建立均生函数短期气候预报模型及根据500hPa月平均高度场预报因子分别建立的BP网络模型、回归预报模型为基础,用"误差绝对值和最小"作为最优准则,建立月平均降水量的短期气候组合预测模型.采用线性规划方法计算得到组合预测模型的各权系数,对这种短期气候组合预测模型的预报能力进行了分析研究,结果表明,该组合预测模型的预报精度优于各子方法,具有很好的应用价值.     

非负权重近似最优组合预测的简明算法研究

在极限理论及其前人对非负权重最优组合算法研究的基础之上,提出了一种求解非负权重近似最优解的简明算法,并进行了实例分析,结果令人满意,验证了该方法的实用性和有效性.     

最佳灰色回归组合模型及其在中国火灾预测中的应用

火灾每年给国家和人民生命财产造成巨大损失.火灾现象具有随机性、模糊性,是个复杂的灰色系统行为.研究火灾发生规律及发展趋势,具有实用价值.为此,首先给出最小二乘估计(LSE)意义下的最佳组合预测模型的定义,并求得组合模型的权的公式和证明权的唯一性.其次,用回归分析方法建立多个回归模型,并按以下三条标准:①回归指数(或相关系数)r大、②系统误差s小、③模型精度p高,选定最佳非线性回归模型;用灰色理论建立多个灰色模型,并按以下三条标准:①后验差比值c小、②小误差概率P大、③预测关联度ξ大,选定最佳灰色模型;再用最小二乘法将最佳回归模型与最佳灰色模型有机地结合起来建立的中国火灾最佳灰色回归组合预测模型.最佳灰色回归组合预测模型综合利用前两者提供的不同的有用信息,改善了单一模型的局限性,提高了模型的预测精度,减少了预测误差,使预测效果更佳.组合模型预测中国年火灾起数处于动态增长过程.     

一类基于OWA算子的组合预测模型及其性质

本文引进近年来提出的有序加权平均（OWA）算子，建立新的组合预测模型。首先指出最大绝对误差最小化的组合预测模型是其特例，并给出其线性规划的求解方法；然后对该模型提出非劣性组合预测、预测方法优超，冗余度等新概念；最后探讨了非劣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定理。     

二次型在经济管理中的应用简介

本文是二次型及其定性理论在经济管理中的一些应用的归纳总结,包括多元函数极值存在的充分条件、线性回归模型中参数估计的最小二乘法、随机向量及其线性函数的数字特征、线性组合预测模型的误差平方和以及线性组合投资收益率的方差（风险）等。     

基于TFWPA算子的模糊优化组合预测模型及其应用

传统的组合预测中,预测对象往往是实数或区间数,实际上,三角模糊数则更能刻画不确定环境下复杂事物的某些量的特征。因此,本文提出一种预测信息为三角模糊数的模糊优化组合预测新方法。定义了两个三角模糊数的相对误差,同时考虑到预测数据之间的交叉影响,基于三角模糊加权Power平均(TFWPA)算子、三角模糊加权Power几何(TFWPG)算子和max-min准则,分别构建模糊优化组合预测模型。提出非劣性和优性组合预测的概念,证明所提模糊组合预测模型具有非劣性质。最后通过实例分析说明了该模糊组合预测方法的有效性,并对参数做了灵敏度分析。     

一种求解组合预测模型权重的新方法

在现有文献研究的基础上,对组合预测模型权重的求解方法作了进一步的研究,给出了一种求解组合预测模型权重的新方法.该方法利用最优化理论当中的库恩—塔克条件,将非线性规划模型转化为线性规划模型,从而克服了现有方法在求解组合预测模型权重时不能求得解析解的不足,最后通过示例计算验证了该方法的有效性.