基于时变权重的区间时间序列组合预测模型构造

时变权重组合预测模型可以有效反映各预测方法在各时刻点上的预测值对组合预测结果的影响,并可以提高预测精度,基于此,针对区间数时间序列构造组合预测模型的问题,提出一类构造区间数时变权重方法;该方法主要是在3种实数的时变权重求解方法基础上构造相应的3种区间数时变权重,并利用所得出的时变权重构造区间时间序列组合预测模型;为验证该模型的准确性,应用具体算例对模型加以实现,并通过区间预测误差度量指标验证该类模型的预测结果;结果发现:基于3种时变权重求解方法下的区间时间序列组合预测模型均优于各单个方法的预测结果,且基于最优化赋权法得到的时变权重区间组合预测结果的精确度较另外两种有所提高。     

基于二次修正的短时行程时间预测模型

为了提高高速公路短时行程时间预测模型的精度和鲁棒性,同时缓解过度训练带来的过拟合效应,构建了基于小波神经网络和马尔可夫链的组合预测模型,并采用平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差三个指标评价模型的预测效果.分析结果表明,在行程时间突变之后,组合预测模型较其他模型都有着更高的预测精度;同时,该模型在预测行程时间突变点时不存在延迟,说明其在高峰时段内有着更高的预测精度和更强的预测鲁棒性.     

沉降组合预测模型研究及其应用

在已有工作的基础上进行组合建模研究,将基于预测有效度的组合预测模型用于建(构)筑物沉降分析.研究显示,组合预测模型的预测精度较单个预测模型的精度高,主要体现在预测误差较小,最大误差<6%.这有助于准确地预测沉降,从而使后期施工组织安排达到最优化,具有一定的经济效益.可以预见,经过模型的不断更新,当实测数据充分可靠时,对其长期趋势的预测可取得可靠的结果.     

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.     

基于多个BDLM的桥梁结构可靠度实时预测

基于桥梁的极值应力监测信息,采用贝叶斯动态线性模型(BDLM),建立了监测应力的贝叶斯动态线性组合预测模型;采用该模型对结构的可靠指标进行实时预测,并通过工程实例进行了极值应力的组合预测和单个预测的精度分析.结果表明:所建立的组合预测模型的一步预测值与单个预测模型、取平均值的点预测模型的都很接近,但组合预测模型具有较高的预测精度;相对于确定性的监测极值应力的可靠指标而言,组合预测模型考虑了监测应力的随机性和不确定性,所得的可靠度较小,可以更好地对结构的安全状态进行评定.     

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Vague值(集)相似度量的组合预测模型

通过引入模糊理论中的Vague值(集)相似度量,提出了建立组合预测模型目标函数的两种准则,从而构建了基于新的相关性指标的组合预测模型.运用实例对该方法进行验证,发现基于Vague值(集)相似度所建立的组合预测模型在误差平方和、均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方百分误差等方面均比单项预测方法小,表明了所建立组合预测模型的有效性.     

基于GM(1,1)模型和灰色关联度的组合预测新方法

在一般GM(1,1)灰色预测模型的基础上,为了及时补充和利用灰信息,采用等维灰色递补的方法从而得到n-m个单个灰色预测模型进行组合预测建模,然后基于灰色关联度这一相关性指标来确定权重,得出组合预测模型值.最后,通过实例分析和精度检验表明它是一种有效的组合预测方法,且结果比较理想.     

核估计在双指标变权组合预测中的应用

在多项式系数自回归模型和半参数模型的基础上,建立了基于误差倒数以及相关系数双指标的变权组合预测模型.同时给出了一种新的确定预测值权重的估计方法,并对银的期货价格进行实证研究.结果表明,多指标变权组合预测模型的预测精度高于每个单模型的预测精度.