基于对数灰关联度的IOWGA算子最优组合预测模型

本文将对数灰关联度和IOWGA算子相结合,提出一种基于对数灰关联度的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念,最后通过对税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性,且该模型存在优性组合预测。     

基于Theil不等系数的IOWHA算子组合预测模型及其应用

Theil不等系数是一种度量预测精度的另一种相关性指标,将Theil不等系数和IOWHA算子的概念相结合,提出一种新的基于Theil不等系数的IOWHA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念.利用该模型对税收收入进行了组合预测,结果表明该组合预测方法是可行和有效的,且该模型是一种优性组合预测.     

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.     

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.     

基于连续区间有序几何加权平均Power算子的区间型组合预测模型

在COWG算子和WPA算子的基础上,构建新的COWG-WPA算子,该算子可将区间数转换成实数,同时兼顾数据自身、数据位置、数据与数据彼此间三者的重要性。将COWG-WPA算子应用于区间型组合预测问题中,在广义绝对误差λ次和的准则下建立了基于连续区间有序几何加权平均Power算子的区间型组合预测模型,分析了该模型是非劣性组合预测、优性组合预测的充分条件定理。最后通过实证分析进行对比,结果显示所建立的模型能有效提高预测的精度。     

基于IOWA算子的投影法在加权几何平均组合预测模型中的应用及性质

加权几何平均组合预测是一种非线性的组合预测方法,能够有效提高预测精度.本文将向量投影的方法应用到加权几何平均的组合预测模型中并且引入了IOWA算子来集结各单项模型的有效信息.通过对文中所给模型及各单项模型预测结果的比较分析,提出了优性组合预测模型等概念;讨论了基于IOWA算子的加权几何平均组合预测模型的优劣性及存在的条件,实例分析结果验证了文中提出的方法是效性和可行的.     

基于最大——最小贴近度的IOWA算子最优组合预测模型

将最大一最小贴近度与IOWA算子相结合,建立了基于最大一最小贴近度的IOWA算子最优组合预测模型,并且定义了在最大一最小贴近度下非劣性组合预测、预测方法优超等概念.在此模型下,研究了模型的非劣性组合预测及优性组合预测存在的充分条件.最后给出实例分析,表明该组合预测方法的有效性.     

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。     

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。     

基于一阶预测有效度的IGOWLA算子模糊组合预测方法

文章针对预测对象具有模糊性的组合预测问题，用三角模糊数表征问题的特征信息，引入诱导广义有序加权对数平均(IGOWLA)算子的概念，以基于模糊信息的一阶预测有效度作为精度指标，建立基于一阶预测有效度的IGOWLA算子模糊组合预测的最优化模型，并通过实例分析说明了该模型能显著提高预测精度。