变权组合预测模型在滑坡预测中的应用

为探讨变权组合预测模型在滑坡预测中的应用,以湖北省秭归县新滩滑坡为例,以A3点实际监测数据为基础,采用基于灰色预测法、Verhulst模型预测法以及协同预测法的变权组合预测方法,对新滩滑坡部分监测点位移进行了建模和预测。预测结果表明,利用变权组合预测方法,比单纯运用某一种预测方法,预测精度更高,误差平方和最多相差10.408,最少相差0.184。该方法可应用于实际工程。     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用

组合预测方法是一种性能优越的预测方法.应用最优组合预测和递归等权组合预测方法将自适应滤波模型、灰色模型、指数平滑模型组合在一起进行电网负荷预测,获得了好的预测效果.     

基于二次指数平滑法和优化Kalman滤波的短时交通组合预测

优化改进传统的Kalman滤波模型,解决预测精度不高且预测滞后的问题.用二次平滑指数法和优化后的Kalman滤波模型两种方法组合对道路断面通过交通量进行短时交通预测,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分析预测结果.实例预测结果表明:当修正因子α=0.5时预测结果较为精确,同时,优化改进后的Kalman滤波模型的预测准确性有所提高.组合预测的两种方法都能够有效地降低预测误差,但按权重组合预测的效果更为明显.     

基于LSTM-LGB模型的光伏电站辐照强度预测

为提高光伏电站辐照强度的预测精度,提出一种基于长短时记忆网络(long short term memory network,简称LSTM)和轻梯度提升机(light gradient boosting machine,简称LightGBM)的组合模型.以LightGBM模型的预测结果作为LSTM模型的一个特征输入,然后采用误差倒数法对以上两种模型的数据进行加权组合,得到组合模型的预测值.算例分析结果表明:与其他3种模型比较,该文组合模型的预测精度最高.     

负荷预测中的组合预测方法与改进分析

组合预测方法是一种优越的组合方法,在电网负荷预测中,通常和多种预测方法结合在一起,如灰色模型、指数平滑模型等,取得很好的预测效果。随着经济快速发展,电网运行体系也不断完善,相应的负荷预测方法必须不断的改进,才能适应现阶段供电需求。本文就负荷预测中的组合预测方法与改进进行分析探讨。     

短期风功率自适应加权组合预测

首先分别建立了持续法、灰色、支持向量机风功率预测模型,然后利用各个模型的预测误差建立自适应加权的组合预测模型;仿真结果表明:组合预测模型能够充分发挥各个模型的优势,有效提高预测精度。     

基于Theil不等系数的调和平均组合预测模型研究

The il不等系数是一种新的相关性指标,基于该指标提出调和平均组合预测的一种新的模型,探讨了该模型非劣性组合预测、优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.     

组合预测模型在湖北省粮食灾害预测中的应用

本文尝试将组合预测法应用于湖北省粮食受灾情况的预测,以提高预测的精度。通过组合预测的线性模型,将回归模型,二次指数平滑模型和Theil回归模型分别加以最优的权数进行组合。最终得到最优化的组合预测的结果。     

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。     

安徽省城镇居民人均消费的组合预测

在灰色预测、回归预测和时序预测基础上,建立1990到2009年安徽省居民人均消费组合预测模型,并通过误差指标评价体系对组合模型和单项预测模型进行评价,结果表明组合预测模型的各误差指标远低于三种单项预测模型预测误差指标值。最后预测了我省近三年城镇居民人均消费值并进行了评价。     

电力大客户负荷用电负荷预测

本文介绍了负荷预测的方法及特点,如单耗法、神经网络法、专家系统法、灰色模型法、时间序列法、回归分析法、弹性系数法、趋势外推法、优选组合预测法等.并分析了负荷预测方法的选取方法,并得出了组合灰色神经网络方法预测效果良好的结论.     

基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究

本文首次将诱导有序加权平均（IOWA）算子应用到短时交通流预测中,建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,本文选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型（SARIMA）、BP神经网络模型对短时交通流进行预测,再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证,通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。     

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．     

组合预测方法中权系数的应用研究

针对组合预测方法中权系数的确定问题,提出两种组合预测方法。一种是引入误差评价公式来确定权系数的固定权系数组合预测方法;一种是基于神经网络的误差倒数变权组合预测方法。通过实例分析说明了两种方法的可行性,且结果表明方法比单模型方法预测和传统组合预测方法具有更高的拟合精度。     

基于最优加权的组合预测模型及应用

针对各种单一的传统预测方法中存在的问题,提出了一种基于最优加权的组合预测方法．根据珠江三角洲天河水文站的水位预测要求,运用最优加权法建立了多元线性回归、灰色系统GM（1,1）和BP神经网络的组合模型．实验结果表明,组合预测方法比各单一模型有更高的预测精度．     

XGBoost-ESN组合模型股价预测方法

提出XGBoost-ESN组合模型股价预测方法.使用网格搜索法对XGBoost模型和ESN模型进行参数优化并改进模型结构,利用最小二乘法联合XGBoost和ESN进行数据预测.测试结果表明,改进的XGBoost-ESN组合模型能有效减少预测误差,对股票价格预测的精度更高.     

基于灰色关联度的组合预测模型的性质

基于灰色关联度的组合预测模型是研究组合预测方法的一个新思路,实例结果表明它是一种有效的组合预测方法.针对该模型,提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念;在一定的条件下, 证明模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测; 给出优性组合预测存在的一个充分条件, 最后证明冗余预测方法的一个判定定理,这对组合预测方法有效信息的提取具有重要的意义.     

基于IOWA算子的中国能源消费总量的组合预测

本文利用多元回归模型、指数模型、灰色预测这三种方法分别对我国的能源消费做了预测,然后利用IOWA算子,运用诱导有序加权平均方法,对这三种模型的预测值进行了组合.实证结果显示,基于IOWA算子的组合预测的精度比三种方法各自的精度要高,而且精度比较稳定,达到了预期的水平.在此基础上,运用IOWA算子组合预测了2013年的能源消费总量,以期为相关部门制定能源政策和宏观经济的运行提供有用的参考信息.     

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。     

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.