预测模型组合开关

不同预测模型在同一时刻都存在不同的预测误差,最优组合预测的预测精度要比其他模型高,但并不是所有时刻误差都最小,有的时刻可能比单项预测误差还大,因此,在预测时就存在较大的风险.再组合预测可以降低预测风险,但方法比较复杂难以推广.针对这些问题,我们设计一种预测模型组合开关,根据数据的变化,不同时刻采用不同预测模型,使预测误差每一期都最小,或不是最大.实证结果表明,预测模型开关能够根据数据特征有效控制模型输出.     

基于组合预测包容性检验的单项模型选择

组合预测模型实际上是单项预测模型的信息进行选择利用的过程。最优组合中单项预测模型的选择是十分重要的问题,将包容性检验应用于组合预测单项预测模型的选择;给出了基于组合模型包容性检验的单项模型的选择方法和步骤,该方法主要是利用增加一个单项预测方法的组合预测模型与原组合预测模型之间的包容性检验,确定单项模型是否要保留在组合预测模型中,这样可以达到提高组合预测的预测有效度。最后通过应用实例的分析,表明通过组合预测模型的包容性检验筛选出合适的单项预测模型,再建立组合预测模型就能够达到提高预测精度的效果,因此该方法是可行的和有效的。     

基于组合预测包容性检验的单项模型选择

组合预测模型实际上是单项预测模型的信息进行选择利用的过程.最优组合中单项预测模型的选择是十分重要的问题,将包容性检验应用于组合预测单项预测模型的选择;给出了基于组合模型包容性检验的单项模型的选择方法和步骤,该方法主要是利用增加一个单项预测方法的组合预测模型与原组合预测模型之间的包容性检验,确定单项模型是否要保留在组合预测模型中,这样可以达到提高组合预测的预测有效度.最后通过应用实例的分析,表明通过组合预测模型的包容性检验筛选出合适的单项预测模型,再建立组合预测模型就能够达到提高预测精度的效果,因此该方法是可行的和有效的.     

基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型

针对用区间型数据描述不确定现象的组合预测问题,为了提高区间型数据的预测精度,首先采用诱导有序加权连续区间的广义有序加权平均(IOWC-GOWA)算子将区间数集结为实数;然后对集结后的实数进行标准化处理;最后从信息论的角度引入相对熵作为最优准则,提出了基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型;另外,通过实例分析了该组合预测模型的合理性和有效性;结果表明:该组合预测模型可以有效地提高区间型数据的预测精度,即该模型是合理有效的,并且,参数λ和BUM函数的选取会对模型的预测精度产生一定的影响。     

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。     

安徽省城镇化水平预测———基于IOWHA算子的组合预测

以1990-2011年安徽省城镇化水平为样本区间,在指数平滑、灰色预测与回归预测三种单项预测方法的基础上,以预测倒数误差平方和最小为准则,建立IOWHA算子组合预测模型;对该模型的预测有效度的评价结果表明该组合预测模型能有效提高预测精度;根据该组合模型预测出安徽省2012-2015年城镇化水平将分别达到46.35％、47.89％、49.44％、50.98％.     

基于IOWHA算子的区间预测模型及应用

针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,把区间数的左右端点作为两个独立的时序数列,通过引入诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子,分别建立以区间数左右端点的倒数离差相关系数最大化为准则的IOWHA算子的变权系数最优组合预测模型,再通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型,并尝试给出各模型最优解的性质.最后利用数据进行分析,并和其他单项预测方法或组合预测方法相比较,从而证明该方法确实能够提高区间预测的精度.     

基于Theil不等系数的GIOWLA算子我国小麦最低收购价的预测分析

以2006~2015年的我国小麦最低收购价作为研究对象,运用灰色预测、多元线性回归以及二次指数平滑法三种单项预测方法预测在不同时点上的我国小麦最低收购价,在使用广义诱导有序加权对数平均算子(GIOWLA算子)的基础上,引入Theil不等系数,构建了基于Theil不等系数的GIOWLA算子的最优组合预测模型,并对模型进行有效性检验。检验结果表明,该组合预测模型优于传统的单项预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测,故用此组合预测模型预测了2016~2020年我国小麦最低收购价,使得预测结果更加合理有效。     

基于IOWA算子的安徽省固定资产投资的组合预测

以1990～2011年安徽省固定资产投资为样本区间,运用VAR预测模型、指数预测与二次移动平均预测3种单项预测方法,以预测误差平方和最小准则,建立IOWA算子组合预测模型。对该模型的预测有效度进行评价,结果表明:该组合预测模型能有效提高预测精度。     

基于Theil不等系数的IOWHA算子预测模型的性质研究

为了克服传统的单项预测方法选取固定参数时的不足,在诱导有序加权调和平均算子(IOWHA算子)的基础上引入Theil不等系数,构建了基于Theil不等系数的IOWHA算子的最优组合预测模型.对该模型的预测精度、优性及非劣性进行定义,从理论角度探究了其非劣性组合预测、优性组合预测存在的充分条件.实例分析表明,该组合预测模型优于传统的组合预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测.     

基于IOWHA算子的中国货币供应量组合预测模型研究

选取1990年—2015年的中国货币供应量数据,分别使用ARMA模型、指数平滑模型、多元线性回归模型对我国货币供应量(M2)进行单项预测,并在此基础上引入诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子建立组合预测模型,然后建立评价指标体系以比较各类单项预测方法和组合预测方法的预测精度。评价体系显示IOWHA组合预测模型优于3种单项预测;最后用组合预测模型对2016年—2020年我国的货币供应量M2进行预测。结果表明:未来几年,我国的货币供应量仍然处于递增状态,增幅较大。     

基于指数支撑度的IGOWLA算子的最优组合预测模型

在广义诱导有序加权对数平均算子(IGOWLA算子)的基础上,引入指数支撑度以及构建了一种基于支撑度的IGOWLA算子的最优组合预测模型,并对该模型的预测精度、优性及非劣性给出定义.实例分析表明,该组合预测模型优于传统的组合预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测.     

基于IOWHA算子的人口组合预测与分析

以1979-2012年河南省人口总量为样本区间,在ARIMA、非线性回归和Gompertz曲线3种单项预测模型的基础上,根据预测值倒数的误差平方和最小准则构建基于IOWHA算子的组合预测模型.该人口组合预测模型能够综合利用各单一预测模型的预测信息,有效的减少预测误差,提高预测精度.预测结果显示:河南省人口总量2015年将达到10 807.08万人,2020年将达到11 555.64万人.     

基于特性和影响因素分析的短时交通流预测

可靠的短时交通流预测是智能交通系统的重要基础。为了提高短时交通流预测的预测精度和对于不同交通状态的适应性,在分析了交通流特性以及时空二维影响因素的基础上,提出了一种组合预测模型,使其能够综合反映这些特性和影响因素。该组合预测模型包括时间序列模块、空间相关模块和组合预测模块三个子模块。单项预测模型包括自适应单指数平滑模型和RBF神经网络模型,组合系数是以两个单项预测子模块的平滑百分比相对误差作为输入,以神经网络作为学习算法自适应地得到。最后通过平峰和高峰时段实测的交通流量数据来验证模型的有效性和可靠性,结果表明:该组合预测模型的预测精度高于单项预测模型各自单独使用时的精度,且对于不同的交通流状况具有较好的适应性。     

基于区间数距离和ICOWA算子的变权区间组合预测模型

针对预测值为区间数形式,将区间数距离和诱导连续有序加权平均算子ICOWA结合,以ICOWA算子下实际预测序列与组合预测序列的距离最小为准则,构建了变权组合预测模型,并证明了模型的非劣性.最后,通过实例说明了模型能够有效提高预测精度.     

基于多准则的组合预测模型权重研究及其应用

针对传统组合预测模型大多是通过建立单一准则方程进行优化,而没有更好地考虑各单一模型之间互支持信息带来的不确定性问题,建立基于多准则的组合预测模型权重确定算法。首先,通过建立区间数模型构建样本区间距离并进行相关折算归一化生成样本的基本概率分布BPA(basic probability assignment),作为单一预测模型的初级权重;然后,通过对D-S证据理论进行改进,建立证据可信度、证据精度和证据自冲突系数3个准则分别用于评价单一模型自身精度及其之间互相支持信息,通过对3个准则排序得到综合排序值作为单一模型初级权重的权重调整系数;最后,综合多时刻数据归一化后确定单一模型的最终权重用于组合预测。研究结果表明:经过权重调整后的组合预测精度得到显著提高,且经过调整系数R调整后的不变权组合预测模型最优。     

基于IOWA算子的我国居民消费水平组合预测研究

为了研究我国居民消费水平的变化趋势,将预测我国未来4年（2020—2023年）的居民消费水平,选择的样本数据是从2002—2019年这18年间的我国居民消费水平,构造基于ARIMA(2,1,1)模型、Holt Winters无季节模型以及多元回归模型的诱导有序加权算术平均(IOWA)算子组合预测模型,主要运用使偏差平方和最小的组合预测优化方法预测我国未来4年（2020—2023年）的居民消费水平,并对诱导有序加权算术平均IOWA算子组合预测模型进行了有效性评价;以新发展格局的内循环和外循环为依据,寻找解释变量并建立多元回归模型;研究发现：IOWA算子组合预测模型预测精度大于各单项预测模型,并且各项误差均显著低于单项预测模型,未来4年我国居民消费水平不会有大幅度波动,但有小幅度下降的趋势。     

地铁隧道重叠段的沉降变形特性研究

为了实现地铁隧道地表沉降的高精度预测,先利用数量化理论Ⅲ筛选隧道地表沉降的重要影响因素;其次,在单项预测模型参数优化预测基础上,利用多种线性组合和非线性组合方法,实现了隧道地表沉降的组合预测研究。实例研究表明:在影响因素的筛选过程中,得出隧道沉降影响因素较多,其中,重要因素有3个,次重要因素有5个,一般因素有4个,并将后续沉降预测模型的输入层信息设定为重要因素和次重要因素。同时,单项预测模型的参数优化能在一定程度上提高预测精度,且各组合预测方法的预测效果均能不同程度的优于单项预测结果,并以非线性组合方法中RBF权值法的预测效果相对最优,其预测结果的相对误差值均值仅为1.58%,进而验证了该组合预测思路的有效性和科学性。     

优势重组预测系统

不同预测模型在同一时刻都存在不同的预测误差, 最优组合预测的预测精度要比其他模型高,但并不是所有时刻误差都最小,有的时刻可能比单项预测误差还大,因此,在预测时就存在较大的风险.再组合预测可以降低预测风险,但方法比较复杂难以推广.针对这些问题,根据生物遗传原理,设计了一种优势重组系统,子代的基因由父代的最优基因重组得到,有着优良基因的子代预测的结果误差最小或不是最大.实证结果表明,优势重组模型预测性能高于所有父代模型.