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1.
以1978—2018年我国粮食产量数据为样本,提出基于IOWA算子的组合预测模型,对我国未来5年的粮食产量进行预测。首先建立时间序列ARIMA模型、Holt-winters加法模型和多元线性回归模型,运用3个单项预测模型对1978—2018年间我国的粮食产量进行拟合,然后基于IOWA算子建立以误差平方和最小为准则的组合预测模型,最后运用基于IOWA算子组合预测模型对我国未来5年的粮食产量进行预测。结论表明:基于IOWA算子的组合预测模型具有更高的预测效果,能够使得单项预测模型提供的有效信息得到全面利用,更精准地预测我国粮食产量;我国未来5年的粮食产量还会持续增加,并且每年的平均增长速度为1.3%。  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
使用安徽省1988-2011年物流货运量的历史数据,分别采用多元回归、多项式拟合回归及指数曲线回归预测方法建立了安徽省物流需求的预测模型.在此基础上,建立了基于IOWA算子的组合预测模型和预测误差评价指标体系,最后应用此模型对安徽省未来10年的物流需求进行了预测.结果表明,该组合预测模型可作为安徽省物流需求预测的有效工具.  相似文献   
4.
基于多维诱导分量的拓展IOWA算子及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
受单一诱导分量不可排序的启发,提出了一种多维诱导分量的拓展IOWA(MIOWA)算子,它可以根据特定背景定义诱导分量的涵义,从不同侧面反映数据分量的若干特性.针对具有自主式特征的协商评价问题,定义了一个二维诱导分量的拓展IOWA算子,使得在多属性信息集结的过程中能够体现方案的相对优势和绝对优势;给出一个决定位置权向量的权数非独裁性协商规则下最大化orness水平的规划模型.最后给出一个算例说明了方法的可行性.  相似文献   
5.
传统的组合预测方法大部分都是针对数字型数据进行的,但在实际生活中,预测对象具有模糊性,常用三角模糊数表征其特征信息;提出了基于模糊信息的一阶预测有效度的概念,并将其作为精度指标,运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三角模糊数信息进行集成,建立了相应的组合预测模型,实例分析表明基于一阶预测有效度的IOWA算子模糊组合预测模型是可行和有效的。  相似文献   
6.
首先以北京市1994-2006年年平均最低气温、年平均气温、年平均最高气温构建三角模糊数序列的三个界点,出于数据整体性考虑将三角模糊数序列转换成等量信息的三个指标数序列,然后,对三个指标数序列分别构建了时间序列ARIMA模型,灰色预测GM(1,1)模型以及BP神经网络模型,最后在单一模型预测结果的基础上通过引入诱导有序加权(IOWA)算子,建立了一种集成IOWA算子的ARIMA-GM-BP的三角模糊组合预测模型。通过最终预测结果对比,组合模型预测精度明显要高于各单一模型。  相似文献   
7.
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.  相似文献   
8.
旨在通过建立投资者多心理账户权重的确定方法,用以改进传统的行为证券组合理论(BPT).针对投资者多心理账户的模糊性和随机性特征,引入诱导有序加权平均(IOWA)算子描述投资者心理账户的权重确定过程;基于此,建立了经过IOWA算子调整的BPT模型;算法释例表明,确定投资者各个心理账户的权重有利于精确描述其资产配置的优化过程.  相似文献   
9.
导出模糊OWA算子及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究了决策过程中决策者往往更容易选择模糊语言来表达评价意见的问题,提出了导出模糊OWA算子(IFOWA)。定义了模糊语言相对应的三角模糊数,并将模糊语言评估及其相对应的三角模糊数组成OWA对进行集结。为判断衡量集结结果,提出了问隙度概念。在判断集结后的三角模糊数所对应的模糊评价语言时,通过举例分析,取‘间隙’最小。验证了该方法的有效性,提出的IFOWA算子对多属性决策问题具有实际应用价值。  相似文献   
10.
由于战场环境的高复杂性,侦察方难于获取目标辐射源的完备信息.为解决传统辐射源威胁评估算法不适用于数据缺失情况的问题,引入诱导有序加权平均算子空值估计算法,与逼近理想解排序法相结合,采用CV-G1法赋权,构建数据缺失下基于IOWA-TOPSIS的辐射源威胁评估模型.首先,利用IOWA算子估算空值,解决数据缺失问题;然后,利用基于变异系数法改进的G1法实现对各属性的组合赋权;最后,通过TOPSIS算法对辐射源威胁度进行排序.仿真验证了算法的有效性,该方法拓展了TOPSIS算法使用范围,实现数据缺失情况下的辐射源威胁评估.  相似文献   
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