基于熵值法的组合预测模型及其在高峰负荷预测中应用

组合预测可以综合利用各单一预测方法所提供的信息,是提高预测精度的有效途径.本文在指数平滑预测法及灰色预测方法的基础上建立组合预测模型,采用熵值法确定组合权系数,并对某电网高峰负荷进行了预测.实例表明,此模型具有很强的实用性和很高的预测精度.     

岩土工程位移时间序列的组合预测研究

将组合预测方法用于岩土工程位移时间序列预测.结合实际观测数据,分别建立位移时间序列预测的GM(1,1)模型、Verhulst模型和趋势曲线模型.采用极小误差法确定各单一模型的权重,建立组合预测模型.应用表明,组合预测的精度高,为岩土工程位移预测提供了一种实用、可靠的方法.     

乘子法在确定组合预测非负权系数中的应用

研究非负权系数约束下的最优组合预测问题.应用乘子法来确定组合预测中的非负权系数.实例表明:这一方法是可行的、有效的.     

基于ARMA-BP神经网络组合模型的电网大停电事故损失负荷预测

预测大停电事故造成的损失负荷,对电网的调度和安全运行有十分重要的参考意义.首先用绝对值法和相对值法分别对停电事故的损失负荷数据进行处理,利用ARMA模型对两种停电事故损失负荷数据序列进行预测,对比两种数据序列的预测结果,发现采用相对值法的预测精度更高,此外采用相对值法对数据进行处理还能消除电网发展对数据分析产生的影响,使预测结果更符合电网实际.为进一步提高预测的精度,提出了将ARMA模型和BP神经网络模型相结合的组合模型,并将其用于停电事故的损失负荷预测,通过与其他方法的预测结果及实际事故数据的比较分析,验证了该组合模型的有效性.最后采用相对值法的组合模型对2017年的损失负荷进行了预测,预测结果可为停电事故的规模等级划分及事故风险预警提供依据.     

基于标准差法组合预测模型的区域快递需求量预测研究——以大连市为例

快递需求量的准确预测是区域快递行业合理布局的重要依据.在明确区域快递需求量衡量指标的前提下,针对其预测方法单一、适用范围局限等问题,提出构建基于灰色GM(1,1)预测模型、一元线性回归分析预测模型和趋势平均法预测模型的标准差法组合预测模型.以大连市为例,选取大连市快递量作为预测指标,预测结果表明,标准差法组合预测模型的预测结果最为准确,其平均相对误差为3.04%.所建立的模型为区域快递需求量预测工作提供参考.     

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.     

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.     

二三产业劳动力需求与产值的关系及其预测

在分析第二、三产业产值与劳动力需求关系相关性的基础上,构建了我国第二、三产业产值与劳动力需求的关系模型,并运用基于拉格朗日乘子法的组合预测方法,对未来九年我国第二产业第三产业劳动力需求进行预测.研究结果表明:第二产业、第三产业的产值和劳动力需求呈现对数函数和线性函数回归模型的趋势.基于此组合预测模型实现了对未来九年第二、三产业劳动力需求的预测,且预测误差小于3.905928%、2.1279%,具有良好的预测精度.该研究不仅为进一步研究二三产业劳动力需求的预测打下了理论基础,也有助于我国各级政府制定相关的发展目标和决策.     

基于实际波动率的组合选择实证研究

本文对证券组合三因素的7种预测方法进行了实证研究和敏感性检验,得出结论:若以周作为组合持有期,则不论何种收益预测方法,基于实际波率的ARFIMA方法在组合持有期上均取得了正的超额收益;基于实际波动率的ARFIMA法在组合选择的各种方法中是最优的.     

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.     

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.     

北京市水资源利用建模分析研究

以北京市为例,分别应用无偏灰色GM(1,1)模型和非线性模型对北京市2001年-2010年的用水量进行了建模,利用最优化方法,计算了上述两种模型的最优组合模型,通过三种模型分别计算了北京市2001年-2010年的水资源利用量,并与北京市2001年-2010年的实际用水量进行了对比,采用精度检验方法,分别对无偏灰色模型,非线性模型和组合模型进行了精度检验,计算结果表明,加权组合模型是三种模型中精度最高的模型,通过组合模型计算得出的用水量值与实际水资源利用量相比误差最小,由此得出,可以利用组合模型对北京市未来的水资源利用量进行预测,预测结果可为其他相关研究提供参考.     

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。     

组合预测模型在能源消费预测中的应用

能源的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性,组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性.本文利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)模型、BP神经网络模型和三次指数平滑模型进行优化组合,建立了能源消费组合预测模型,实证分析结果表明预测值和实际结果有很好的一致性,可以作为能源消费预测的有效工具.     

基于时间序列法的国税月度收入预测模型研究

研究了基于时间序列方法的国税月度收入预测. 通过采用Box-Jenkins的ARIMA模型, 结合国税月度收入数据, 分析并提出了一套针对月度税收收入的预测研究框架, 包括对税收预测模型的拟合、检验、预测、评价、动态修正等主要环节的处理方法. 在该研究框架的指导下, 以增值税、海关代征税和营业税为例, 对2006年各月的税收收入进行了模拟预测, 月度税收收入预测的平均相对误差分别控制在5.47\%, 8.63\%和2.37\%. 最后给出了在实际应用中动态修正税收预测模型的建议, 并简要讨论了时间序列方法在税收预测中面临的问题.