基于L_1范数的加权几何平均组合预测方法

加权几何平均的组合预测是一种非线性的组合预测方法,在传统的组合预测模型的基础上,建立了基于L1范数的加权几何平均的组合预测模型,提出优性组合预测的概念,并给出其计算组合预测权系数的线性规划的解法。实例分析指出该模型给出的组合预测方法为优性组合预测,从而表明该模型的有效性。     

基于Theil不等系数的IOWGA算子组合预测模型

将Theil不等系数和IOWGA算子相结合,提出一种基于Theil不等系数的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测和非劣性组合预测的概念,最后通过对税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性,且该模型存在优性组合预测.     

基于Theil不等系数和广义诱导算子的组合预测

Theil不等系数极小化组合预测方法是基于相关性的组合预测方法的一种,把Theil不等系数及广义诱导有序加权平均算子结合起来,介绍了基于Theil不等系数及几种诱导算子相关的概念,并建立了基于Theil不等系数及几种诱导算子的最优组合预测模型,研究了最优组合预测模型的相关性质及模型有效性的评价方法。     

组合预测中基于粗糙集理论的权值确定方法

权系数的确定问题是组合预测方法中的关键和难点，提出了一种基于粗糙集理论的权系数确定方法，将权系数确定问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题，建立了关于组合预测方法的关系数据模型，通过属性值特征化建立了知识系统，在数据驱动下通过分析预测方法对预测对象的依赖性和重要性，计算出组合预测模型的权系数，该方法克服了传统权系数确定方法的主观性，避免了线性或非线性极值问题的数值计算，使得组合预测方法具客观性，所给案例说明了所提方法 的有效性。     

组合预测模型在北京市汽车拥有量预测中的应用

将单项预测模型有机地结合,从相关性角度出发,各单项模型在各时点的权重系数与该时点的预测精度有关,得到了基于Theil不等系数的IOWGA算子组合模型,克服了传统组合预测的缺陷.介绍了相应的优性组合预测的概念,并利用该组合模型对北京市家用汽车拥有量进行预测,5种误差指标值均较低,说明了本文方法的有效性.     

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.     

合作对策方法在确定组合预测权系数中的应用

从对策论的观点出发,将组合预测中各单项预测模型视为合作对策的局中人、组合观测的误差平方和视为合作的结果,再按Shapley值法在各单项预测模型中进行分配,从而获得组合预测权系数确定的一种方法。该方法具有概念清楚、涵义明确的特点,结果令人满意。     

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。     

一种模糊组合预测方法

针对预测问题的不确定性,提出一种将组合预测结果扩展到置信集合的模糊组合预测方法.该方法利用概率中置信区间原理并结合模糊数概念,对观测值和各单项预测值进行模糊描述;以组合预测值对观测值的拟合度最高为目标,建立模糊规划模型,求解权重系数.该组合预测方法与单项预测方法相比,预测精度有所提高,具有一般组合预测方法的优点,并以模糊数的形式将预测结果确定在一置信集合内.最后以实例证明了该方法的有效性.     

一种新的组合权重在组合预测模型中的应用

为了提高组合预测的精度,提出了一种新的组合权重计算方法,该方法通过将平均绝对百分数误差(MAPE)和最小二乘法相结合来确定组合预测模型的权重值。将这种新的组合权重方法应用到组合模型中,并对湖北省国内生产总值(GDP)进行预测。首先,建立了差分自回归移动平均(ARIMA)模型和指数曲线回归模型;然后,用MAPE和最小二乘法确定组合模型的权系数,在此基础上将两种权系数进行组合,形成组合权重。预测结果表明:该组合权重与单一权重相比,可将组合模型的预测精度提高约0.3%。     

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。     

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。     

基于信息熵法与灰色关联度评价法的行业经营效益评价模型

在综合分析传统评价方法的基础上，运用组合预测思想，提出了一种将信息熵法与灰色关联度评价法相结合的组合评价模型．较好地克服了信息的不完全性和不确定性，揭示了样本指标间的关系，为评价行业经营效益提供了一种现实可行的方法．     

基于信息熵的证据融合方法

通过引入信息熵和确定性指数概念,利用证据的确定性指数对原始证据进行修正,并对不确定性概率指派重新分配.利用修正后的证据提出了新的融合方法,算例表明此方法能有效处理证据高冲突的融合问题,得出合理的融合结果.     

信息化条件下的城市交通需求预测

基于信息化社会条件下的城市居民出行信息的可知性及路网交通信息的实时采集 ,根据最大熵原理 ,运用 OD反推技术 ,建立从土地利用到路网流量的组合式预测模型。简化了传统的土地利用到交通需求四步骤的预测模式。实践表明该方法更适合信息化条件下的城市快速发展。     

水文水资源中不确定性的信息熵分析方法综述

介绍了信息熵的简要历史与基本概念,然后详细综述了它在水文分布的生成、参数估计、水文预报、水文站网规划及降雨分布等方面的应用。     

基于模糊物元方法的上市公司财务失败预测

基于财务失败预测概念的模糊性和评价指标的不相容性,以模糊物元分析为基础,将熵值理论与模糊集和贴近度相结合,建立了基于熵权与专家打分法所获权重的组合权重的模糊物元模型预测上市公司的财务失败,并以＊ST夏新为例进行实证研究,研究结果表明,运用模糊物元模型预测上市公司的财务失败,其方法是可行的,为上市公司的财务失败预测提供了一种新方法。