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.     

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Theil不等系数的加权几何平均组合预测模型的性质

加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法。本文提出了基于Theil不等系数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理。     

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IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型北大核心

将连续区间的广义有序加权多重平均(C-GOWMA)算子和诱导有序加权平均(IOWA)算子相结合,提出一种新的诱导有序加权连续区间广义有序加权多重平均(IOWC-GOWMA)算子,该算子同时考虑区间数自身、数据位置两个因素,可以将区间数转换成实参数,进一步构建基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型。最后通过实例分析说明该区间组合预测模型的合理性和有效性,并对参数进行了详细的灵敏度分析。     

加权几何平均组合预测模型及其应用

本文提出了由几个不同的预测模型通过加权几何平均的方式进行组合从而得到加权几何平均组合预测模型，给出了确定最优权系数的方法。最后，以应用实例说明了我们的组合预测模型比加权算术平均组合预测模型更优越。     

基于向量夹角余弦的加权调和平均组合预测模型的有效性

加权调和平均组合预测为一种非线性的组合预测方法.提出了基于向量夹角余弦的加权调和平均组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理.     

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。