基于次邻近度的组合预测模型研究及其应用

对邻近度这一概念在实际应用过程中存在的不足做出改进,基于标准化的思想,提出次邻近度的概念,并提出了基于次邻近度的线性组合预测模型。首先给出次邻近度的相关概念,然后分别采用指数预测模型、一元线性回归预测模型、GM(1,1)灰色预测模型三种单项预测方法对数据进行预测,接下来建立基于次邻近度的线性组合预测模型,用线性规划方法计算出三种单项预测方法的组合权重。最后求出组合预测结果并对比分析四种预测模型在常用评价指标上预测效果的优劣。从对安徽省2001-2018年GDP的历史数据的实例分析可知,该组合预测模型在各指标上效果均优于单项预测结果,验证了本模型的有效性和和合理性。     

基于灰色模型的节水灌溉面积非线性组合预测

对数据进行建模预测分析时,较多采用单个模型,而单个模型难以全面反映数据的变化规律.为发挥单个模型自身优势,利用组合原理将单模型组合形成组合预测模型,以提高预测精度.组合模型中常采用线性组合方法,然而被组合模型拟合值与原始数据不具有线性关系时采用该方法效果较差.利用神经网络的高度非线性拟合能力,构建BP神经网络的非线性组合模型,并应用到我国节水灌溉面积年度数据预测上.实证表明,非线性组合预测模型精度优于单模型及基于最优加权的线性组合预测模型.     

基于绝对误差的线性组合预测研究

针对组合预测效果评价中存在着把拟合精度和预测精度相混淆的问题,阐述了区分样本区间和预测区间的组合预测精度评价方法,并在预测区间上对2种常用的基于绝对误差的线性组合预测方法的预测精度进行了评价,对评价结果进行实例和理论分析。在此基础上,提出一种新的基于绝对误差的线性组合预测方法——基于预测模型有效性的线性组合预测方法。     

福建省公路货运量组合预测研究

公路运输量的预测对公路系统的规划建设,公路系统的合理利用,具有重要的意义。本文在灰色预测、指数增长曲线、抛物线型曲线三种单一预测模型的基础上,利用基于误差绝对值和最小的线性组合预测模型对福建省公路货运量进行预测。预测结果表明,组合预测比单一预测模型具有更高的预测精度,说明该组合预测模型对福建省公路货运量的预测是可行的。     

基于贝叶斯组合预测方法的零售供应链协调

运用贝叶斯组合预测方法,研究零售商和供应商协同预测条件下的需求预测问题.零售供应链协同预测需要整合供应链各方的预测方法,贝叶斯组合预测模型的构建综合了供应链各方的预测方法.运用零售业销售数据对贝叶斯组合预测模型的仿真结果表明,贝叶斯组合预测方法的预测精度优于平均组合方法和最优线性组合预测方法.     

基于最优组合预测模型的电力负荷预测研究

电力负荷预测是电力规划及安全运行的基础,提高预测精度是电力负荷预测研究的重点,由于负荷预测的变化性和不确定性,单一的预测模型很难满足所有的预测情况;组合预测是将各个单项预测所得的结果选取适当的权系数进行加权平均的一种预测方法;采用灰色和时间序列作为单项预测模型,然后进行最优组合建立组合预测模型进行电力系统短期负荷预测;仿真实例表明:最优组合预测模型比单项预测模型具有更高的预测精度,具有一定的优越性。     

基于最小二乘支持向量机的风速组合预测模型

探讨了基于最小二乘支持向量机的组合预测模型在风速短期预测中的可行性.该模型以BP神经网络、RBF神经网络、粒子群BP神经网络3种预测模型的风速预测值作为组合预测模型的输入,实际风速值为输出,利用最小二乘支持向量机回归算法构造风速间的非线性关系,以实现风速多步预测.将该模型的预测性能与BP神经网络组合预测模型、线性组合预测模型进行比较,通过平均绝对误差、误差平方和、平均相对误差3个指标进行评价.结果表明,最小二乘支持向量机预测模型的平均相对误差低于6%,其他误差指标也明显低于其他预测模型.因此,最小二乘支持向量机组合预测模型预测精度不仅高于任一单项预测模型预测精度,而且高于传统的线性组合预测模型与一般BP神经网络组合预测模型.验证了该模型在风速预测中的可行性.     

基于S型增长曲线组合预测模型的滑坡变形预测研究

为了提高滑坡变形预测工作中的预测精度,采取基于S型增长曲线的组合预测方法,通过最优权重来组合滑坡预警预报中常用的Verhulst模型、Pearl模型,并将组合预测模型应用于历史滑坡的变形预测中进行验证研究。结果表明:单一预测模型中,Verhulst模型的预测效果较Pearl模型好,但拟合效果则是Pearl模型较佳;而基于最优权重的组合预测模型能充分利用单一预测模型的优势,能有效地提高滑坡变形预测的精确性。     

安徽省城镇居民人均收入的组合预测

以1995～2009年安徽省城镇居民家庭人均可支配收入的数据,分别建立时间序列模型、回归模型和灰色预测模型．然后在三个单一预测模型的基础上综合各个预测模型的优缺点．通过使组合预测误差平方和最小确定各单一预测方法的权重系数,得到最优组合预测模型．最后对几种预测方法进行了评价,得出组合预测效果比较精确．     

线性组合预测研究

对传统的两个线性组合预测模型进行了研究,对模型I提出了改进算法,并且提出了一个新的线性组合预测模型Ⅲ。以美国加州电力日均价为例,与单一预测方法、线性组合预测I和线性组合预测II进行对比,线性组合预测模型III预测方法比较精确。     

广义相加模型在乌江夏季径流预报中的应用

基于前期冬季海温指数,构建具有4个非线性指数和9个线性指数的广义相加模型(GAM),对乌江流域洪家渡夏季径流进行了模拟与预测,利用5种评估指标,包括最小信息准则(AIC)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、概率空间线性误差(LEPS)和线性相关(r),评估GAM和广义线性模型(GLM)模拟效果。结果表明:在AIC、RMSE和LEPS评估指标上,GAM的模拟效果与实测值相比均小于GLM,在线性相关系数上显著大于GLM。因此,GAM的模拟效果明显优于GLM。利用留一法交叉验证对洪家渡夏季径流分别进行了GAM和GLM预测,结果表明,GAM与实测数据的相关系数提高到0.41,相对误差小于30%的预测值达到60%以上,特别是在洪家渡典型洪水年中,GAM的预测误差仅在10%左右,在典型干旱年中,GAM的预测误差小于10%,GAM的预测结果比GLM明显改善。因此,考虑了径流量与预报因子的非线性关系,在径流预报中使用GAM进行建模,能够有效改善线性回归模型的模拟效果和预测精度。     

土地利用规划中的人口预测方法研究——以荥阳市为例

根据2002年至2009年荥阳市的人口数据,采用综合增长率法、回归分析法和GM（1,1）模型预测2020年的人口规模．并对3种方法的预测结果进行精度检验．结果表明,GM（1,1）模型预测精度最高,可以采用其预测值作为最终预测结果．     

灰色模型优化改进及其在人口城镇化问题上的应用

利用最小二乘原则求得最佳平移步长,对原始数据进行平移变换,建立GM(1,1)模型对中国人口城镇化作出了分析,并对预测结果进行了误差检验。从实例可以看出,最佳平移变换方法简单容易实现,优化后的灰色模型精度更高,从而能对中国人口城镇化程度提供更长期的预测效果。     

灰色组合预测模型及其在人口预测中的应用

分别以原始数据的一次累加生成序列中的每个数据作为初始条件,建立了多个GM（1,1）预测模型,进一步建立了线№组合预测模型,组合模型的权系数利用蚁群算法确定．最后给出了我国人口数量的组合预测模型,计算结果表明,灰色组合预测模型的拟合和预测精度要优于单个传统预测模型．     

Probability forecast of regional landslide based on numerical weather forecast

0IntroductionChina is a country with most of its territorycovered by mountain region.Every yearmountain hazards are responsible for disasters andcatastrophesin mountainous area,of whichlandslideis especially outstanding.It has caused the greatthreat to lives and property and has restricted eco-nomic development.Landslide forecast,as an effec-tive measure,plays ani mportant rolein hazard miti-gation.Great progresses have been achievedin sin-gle landslide forecast up to now.Many methods,fromFa…     

一种基于专家理性预期的组合预测方法及应用

将多个单预测模型进行组合,是提高预测精度的有效途径.由专家理性预期对待选用的单预测模型从模型拟合、方法应用复杂性、适应性和时效性方面进行多指标综合评价,在此基础上,构建组合权重系数,给出了具有主客观信息集成特征的组合预测方法,将组合预测模型与单预测模型进行分析对比,对我国民用汽车的保有量进行了预测并给出了预测效果分析.模型预测效果分析显示,具有主客观信息集成特征的组合预测模型比单预测模型具有更强的适应性,预测精度大幅提高.     

基于组合模型的建筑物沉降预测

以上海某建筑物沉降观测数据[1]为依据,构建一种新的组合预测模型,并对沉降数据进行预测,将预测结果与前人单项模型预测结果进行对比,结果表明组合预测模型预测结果要明显优于单项模型。     

物流网络中多地区配送需求预测方法研究

物流网络较为复杂,当前预测方法只采用一种方法对物流网络中多地区配送需求进行预测,无法保证预测精度。提出一种新的需求预测方法, 通过两个或两个以上不一样的预测方法,对物流网络中多地区配送需求进行预测,构建物流网络中多地区配送需求组合预测模型,对不同方法进行加权组合,通过熵值法对组合预测模型的组合权重进行计算,充分利用不同预测方法的优点,获取较优的预测结果。通过残差检验和后验差检验,对组合预测模型的配送需求预测能力进行评价。实验结果表明,所提方法具有很高的预测精度。     

安徽省木材消费量的动态预测

把国民收入、基本建设投资、人口作为输入项,采用带输入项的线性差分方程,对安徽省“八五”期间木材消费量作了动态预测。根据预测结果提出了相应对策。     

使用人工神经网络改进2022年北京冬奥会数值天气预报后处理过程的算法研究

提出一种基于先进机器学习算法的纯客观、实时天气预报后处理方法.该方法使用历史数值天气预报结果和实况观测值,训练出一个人工神经网络模型,再将该模型应用于每日实时发布的数值天气预报结果中,得到台站级别的天气要素预报结果.于张家口市和北京市分别建立该模型,并使用2005-2020年的观测数据和模式数据进行训练、验证和调优.结...