基于关联面积的变权组合预测方法及其应用

变权组合预测方法是一种应用非常广泛的组合预测方法,它能够有效提高组合预测方法的预测和拟合精度.为了提高拟合精度,利用各个单项预测方法与原始数据序列在两个相邻时刻的关联面积以及关联度,给出了一种确定变权组合预测模型变权重系数的方法.最后利用该变权重的组合预测模型建立了新疆建设兵团城镇化发展水平的变权组合预测模型,结果表明这类变权组合预测方法具有较高的预测和拟合精度.     

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.     

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.     

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.     

一种基于Yager熵最大化属性权重组合方法

研究了区间型多属性决策中属性权重组合问题。首先,提出了一种客观权重确定方法——平均差极大化方法;其次,基于区间型理想点和熵极大化原理,提出属性权重的组合模型。然后,利用属性的组合权重和投影模型,对方案进行排序。最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

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.     

基于主成分分析与Fourier变换的动态投资组合

提出了一种将主成分分析与Fourier变换组合的资产投资组合方法.对于N个资产,首先利用主成分分析中第一主成分确定各资产的组合权重并建立投资组合,利用Fourier变换获得该组合残差的复合周期趋势,最后利用ARMA模型对趋势残差进行区间预测.为使资产保值,当组合股价达到最低点时,各资产以第一主成分对应权重进行组合建仓;当组合股价反向上升达到最高点时,则以第N主成分对应权重进行组合并调仓.在实证模拟方面,选取2016年1月4日-2018年6月8日全球股票主要指数的收盘价数据进行实证分析.模拟结果表明:基于主成分分析的投资组合在收益及资产保值方面表现更佳.     

基于小波神经网络与ARIMA组合模型在股票预测中的应用

为了实现对股票价格变化的短期预测,提出了一种基于小波神经网络(WNN)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)的组合预测模型.将股票的收盘价序列数据划分为线性以及非线性(误差项)两个部分,分别利用统计学中ARIMA模型和小波神经网络分别对两部分数据进行预测并得到结果,将两部分结果组合相加合成为整个股票价格的预测结果.实验结果表明该组合模型在预测精度方面有提高,是一种比较有效的预测模型.     

多种权重与信息扩散相结合的灾害风险评估模型的比较研究

用基于遗传-投影寻踪的分类权重、基于模糊理论的排序权重,和优化处理后得到的组合权重,分别和相应的按比例缩小的指标耦合,构造灾情指数序列和致灾源指数序列;通过二维正态扩散构造原始信息短阵、模糊关系矩阵,利用因素空间理论进行模糊近似推理,分别得到由致灾源因子近似估计灾情的风险估计值.结果表明,利用排序权重模型、组合权重模型计算输出的风险估计值与灾情指数序列基本一致;通过对这三种权重模型的风险估计值误差计算、灾情的风险估计值与灾情指数序列相关性计算、一致性检验以及K-S测试的比较分析发现,组合权重模型比分类权重和排序权重模型更能反映华南TCs灾害风险状况.     

组合预测方法在黑龙江垦区大豆产量预测中的应用

首先建立了黑龙江垦区九三地区的大豆单产的Logistic模型,通过梯度法得出模型的参数估计值,并对模型进行了分析.其次,再利用逐步回归方法建立了大豆产量与气象因子的逐步回归模型,确定了影响九三地区大豆产量的主要气象因子,最后运用组合预测和最优权数计算的方法,建立了九三地区大豆产量的组合预测模型,进一步提高了模型的精度,这对指导大豆生产具有重要意义.     

基于组合赋权和VIKOR的学术期刊综合评价研究

针对传统学术期刊综合评价中指标权重大多为单一赋权且评价信息难以集结的问题,提出一种新的基于组合赋权和VIKOR的学术期刊综合评价模型.首先,分别利用DEMATEL方法和熵权法确定指标的主观权重和客观权重;然后,利用乘法归一化方法计算指标的组合权重;最后,基于VIKOR方法计算各方案的利益比率值并排序.以教育类期刊为研究对象,结果表明,模型不仅能够充分考虑学术期刊指标间的相互影响关系和指标提供的信息量,还可以有效避免个别较差指标的消极影响被其他指标中和,为学术期刊评价问题提供了一种新思路.     

ARIMA时间序列模型和BP神经网络组合预测在铁路客座率中的应用

首先利用python3.5对铁路客座率原始数据进行预处理,然后利用ARIMA时间序列和BP神经网络进行单一的模型预测,得出单一预测模型的均方误差.在组合预测求解时,先求出ARIMA时间序列模型的误差向量E_1和BP神经网络的预测误差为E_2,由于这两种预测方法是相互独立的,因此误差向量E_1和E_2线性无关且组合预测误差向量为E=(E_1,E_2),得出组合预测平方和的形式为J-W~TEW,然后根据组合预测误差平方和最小的原则来确定权值w_1,w_2,最后求解凸二次规划问题得到权值并求出组合预测模型和均方误差.通过比较单一模型预测和组合预测的均方误差,得出结论:组合预测模型的精确度高于单一预测模型的精确度.     

基于组合赋权法和未确知测度模型的发动机健康状况评估

为了有效评估航空发动机的健康状况,提出一种逼近理想点的组合赋权法和未确知测度模型相结合的评估方法。首先,分别利用序关系分析法、指标相关性赋权法和指标难度赋权法得到各指标的主客观单一权重;利用逼近理想点的组合赋权法并考虑指标权重与重要性的一致性,求解指标组合权重,使赋权结果更具科学性,加大不同类别评价对象的区分度。其次,基于未确知测度模型,利用K-means算法将各指标分为两个对立等级,每个等级又分为两个互补小等级,以减少信息的重叠进一步区分不同类别的评价对象;根据指标属于不同等级的未确知测度、指标组合权重和评分准则,得到评价对象的健康评分。最后,通过航空发动机实例分析以及与其他方法的对比分析,验证此方法的有效性。     

语言多属性决策的一种组合方法

研究了属性权重完全未知,方案属性值和偏好值均为语言变量的多属性决策问题.首先,通过分析相关文献中利用方案属性值与偏好值之间的偏差得到属性权重的不合理性,在最小化方案综合属性值与偏好值的偏差的基础上,建立了一个求解属性权重的规划模型.其次,在各方案的属性值与属性正理想点的偏差最小的基础上,又建立一个求解属性权重的规划模型.第三,在综合考虑各属性下所有决策方案总的组合偏差之和最小的基础上,将上述两个规划模型相结合,得到了一个反映出决策者对两种不同信息的偏好程度的求解属性权重的规划模型,得到了语言多属性决策的一种组合方法.最后,通过实例说明方法的可行性与有效性.     

区域经济发展智能预测方法

分析了影响区域经济发展的各种因素,指出由于这些因素相互制约、相互影响,使得传统的经济预测方法越来越难以胜任区域经济发展预测的需要.论述了核方法在处理非线性、不确定性和不精确性数据上存在的优势,建立了基于核方法三种经济预测模型,并将这三种预测模型与其它两种预测方法一起,对区域经济的发展进行组合预测.最后,采用数据融合的方法将各个体模型的预测结果进行集成,作为最终的输出.实际的结果表明,基于核方法的组合预测技术能取得较为理想的预测效果.     

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.     

OWA算子赋权新方法

对于如何对决策数据给出合理的权重,介绍基于OWA算子理论的两种赋权的方法.提出两种赋权的方法.由于组合数和整数联系相关的,提出一种新颖的基于组合数给出OWA算子权重的方法;由于正态分布的良好性质,从已知的OWA算子赋权方法出发,提出一种与决策数据关联紧密的赋权的方法,也给出这两种方法的简单分析.最后通过算例对该法进行说明和分析.     

基于博弈论和相对熵的基坑支护方案优选

基坑支护方案优选是一项多属性决策,提出了一种基于博弈论组合赋权和相对熵的逼近理想解(TOPSIS)决策模型.首先采用信息熵确定客观权重,运用层次分析法确定主观权重,然后引入博弈论集结模型将主客观权重科学化组合,得到综合权重,最后采用一种基于相对熵的逼近理想解决策方法进行基坑支护方案优选,并结合工程实例进行验证.结果证明:基于相对熵的TOPSIS决策模型在案例中的评价结果与工程实际相吻合.