基于改进GM(1,1)和SVM的长期电量优化组合预测模型

针对中长期电量预测可使用的相关历史数据较少、影响因素较为复杂等特点,提出一种基于改进GM(1,1)和支持向量机的优化组合预测模型.该模型将改进灰色预测模型和支持向量机模型进行组合,采用蛙跳寻优算法求取组合预测模型中各单一模型的权重,构建基于蛙跳优化的组合预测模型.将优化后的组合预测模型应用于我国中长期电量预测,选择我国1991-2005年电量进行分析,对2006-2010年的电量进行预测,并与一般组合预测模型及各单一模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的电量平均相对误差为2.06％,比等权组合预测模型、方差－协方差优选组合预测模型以及各单一预测模型的预测精度都有所提高.     

基于熵权组合模型的风电功率预测

利用灰色预测法、人工神经网络法、ARMA时间序列法3种不同的预测模型对某风电场的风电功率进行了预测研究。计算结果表明,利用单一预测模型进行预测的精度有待提高。提出建立组合预测模型对风电功率进行预测,为了充分利用单一预测方法的优势,引入熵值理论。利用熵值法确定组合预测模型中的权重,进而建立熵权组合预测模型。模拟结果表明,熵权组合预测模型可以有效地提高风电功率的预测精度。     

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．     

基于组合预测方法的安徽经济发展预测

利用最优加权组合法,对时间序列模型、灰色预测模型和神经网络模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来五年安徽省的GDP,同时根据平均绝对百分误差、均方根误差以及泰尔系数,将组合预测模型与单一的预测模型进行比较,得出组合预测模型的精度比单一预测模型预测精度高,并根据组合预测结果可以看出在未来五年安徽省的经济会持续稳定的发展。     

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。     

变权重组合模型在路基沉降预测中的应用

通过对软土路基沉降发展规律及其沉降曲线特点的深入研究,结合4种单项软土路基沉降预测模型提供不同的有价值预测信息的特点,引进重组合预测思想,在单项预测模型的基础上提出了路基沉降变权重组合预测方法,工程实例分析表明,利用该模型与方法得到的预测曲线与实测曲线吻合良好,能够满足工程要求,此外,变权重组合预测模型比其它单项模型具有明显的优越性,为软土路基沉降发展预测提供了一种有效而实用的方法.     

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。     

一类组合预测模型的权系数确定的Shapley值方法

在提出预测有效度概念的基础上,将各单项预测模型看作组合预测合作对策的局中人,以组合预测有效度的平方和作为合作的准则,再按合作对策的Shapley值在各单项预测模型中进行分配,从而确定各单项预测模型在组合预测中的权重系数.实例分析结果表明该方法能够有效提高组合预测有效度.     

基于径向基神经网络的集装箱吞吐量组合预测

利用上海港国际集装箱吞吐量的历史数据,分别采用灰色预测法和三次多项式曲线模型建立了单项预测模型.利用径向基（RBF）神经网络对两个单项预测模型结果进行了组合预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,采用组合方法比采用单一预测方法的预测精度有了进一步的提高.最后,应用马尔可夫链预测模型对组合预测结果进行分析,增加了结果的可信性.     

定性预测与定量预测的综合运用研究

定性预测和定量预测各有其优点和缺点。这里介绍了它们各自的特点，并介绍了3种综合运用定性预测和定量预测的方法，在此基础上通过具体事例解释了它们的应用，然后比较了3种综合方法的相对适用情形。     

水文预报不确定性的研究进展与展望

本文归纳了水文预报不确定性的来源与分类,综述了国内外对水文预报不确定性的研究进展以及相关文献、方法与模型,展望了水文预报不确定性研究的发展前景.水文预报的不确定性始终存在,并制约防洪调度决策的正确性,水文预报结果应该描述为概率的而不是确定的形式,概率水文预报实现了预报与决策的耦合.     

神经网络预测系统中的输入输出指标研究

建立了一个用一串ＢＰ网络组成的、用于地区主要经济指标预测的人工神经网络系统,给出了该模型在两个地区应用中得出的不同结果;在分析这两种预测结果的基础上讨论了预测模型中输入输出指标变化对预测结果的影响．说明在神经网络预测模型中,输入输出指标的选择起着不可忽视的作用．     

灰色预测模型与指数曲线预测模型的比较分析

该文通过剖析灰色预测模型ＧＭ（１，１）与指数曲线预测模型ｙ＝ａｅ＾ｂｘ的建模原理，对两者进行了实例比较分析，从中得到了若干启示，两者的差异在于参数估计方式的不同，均仅适用于呈指数规律变化的系统。     

情报信息预测中定性方法与定量方法的结合

通过阐述定性预测方法和定量预测方法的优点和缺陷，探讨了在情报信息预测中两种方法之间的内在联系和有机结合，指出只有两种方法相结合，才能使预测对象的各方面因素融合在预测结果之中，从而提高情报信息预测的精确度。     

在洪水预报中的应用与改进

为了实现概率洪水预报,采用贝叶斯预报系统(BFS)中的水文不确定性处理器(HUP),对水文预报的不确定性进行分析.采用新安江模型作为确定性水文模型,以贝叶斯理论为工具,在先验分布和似然函数确定的基础上,最终得到后验分布,从而实现了概率预报.针对预报结果的特点,提出了BFS的改进方案,最后将模型应用于密赛流域.应用结果表明,BFS能够有效地提高预报精度,而改进的BFS能够进一步提高预报精度.     

云南雷暴潜势预报系统的建立和应用

针对云南雷电具有活动频繁且发生强度大的事实,为提高雷电天气的预报准确率,在分析其影响因子的基础上,从环流形式场、不稳定参数等方面选取预报因子,进行相关分析和权重分析,建立了典型天气环流形势样本库和云南雷暴潜势预报系统.系统实现了从资料接收、资料处理、预报结果处理、产品输出和预报评分的全自动化.对系统2008年5～8月的运行结果进行效果检验,结果表明:雷暴潜势预报系统对云南省的雷电总体预报效果较好,对具有典型天气背景的雷电总体预报效果更好,该系统为开展短时临近雷电预警提供了重要的参考依据.     

无偏灰色预测模型在电力系统负荷预测中的应用

灰色预测模型已在负荷预测中得到了广泛的应用，该模型是一种有偏差的指数模型，在该模型基础上作者已导出了无偏灰色预测模型。将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中，并与传统灰色预测模型进行了比较，结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

灰色趋势灾变预测及其在数据挖掘中的应用

分析了数据库中由异常数据组成的小样本序列的特点,给出了灾变序列的定义,结合系统云灰色预测模型,提出了灰色趋势灾变预测的方法,对灰色趋势灾变预测在数据挖掘中的应用进行了研究,给出了对数据库中“贫”信息数据序列进行数据挖掘的步骤．以全国旱涝灾害数据为研究对象,对全国水灾年份进行了预测分析,其预测结果与实际现象相符．     

一种基于支持向量机与灰色的组合预测新方法

本文根据最小方差将支持向量机和灰色进行组合得到组合预测模型,弥补单模型方法的不足,算例结果表明预测精度明显提高。