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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。 相似文献
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为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析。结果表明:文中提出的改进AFSA优化SVM模型性能优于其他比照模型,具有较高的预测精度,对网络安全态势值预测具有较好的效果。 相似文献
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通过引入模糊理论中的Vague值(集)相似度量,提出了建立组合预测模型目标函数的两种准则,从而构建了基于新的相关性指标的组合预测模型.运用实例对该方法进行验证,发现基于Vague值(集)相似度所建立的组合预测模型在误差平方和、均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方百分误差等方面均比单项预测方法小,表明了所建立组合预测模型的有效性. 相似文献
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在航空公司运营过程中,航空客流量预测是航班计划制定、机组调度规划及航线安排等的重要依据。为了更加准确地预测航空客流量,提出了一种基于人工蜂群ABC(artificial bee colony)算法优化最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)的航空客流量预测模型(ABC-LSSVM),并与LSSVM、GA-LSSVM和PSO-LSSVM模型的结果进行对比。结果表明,ABC-LSSVM模型的误差最小、精度最高,是相对有效的一种航空客流量预测方法。 相似文献
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鉴于人工蜂群算法(ABC)算法和人工鱼群(AFS)算法本身的优势,为提高预测精度,提出基于ABC+AFS-LSSVM的网络流量预测模型.运用基于ABC+AFS-LSSVM的模型对网络流量进行了预测,并与ABC-LSSVM、AFS-LSSVM和PSO-LSSVM模型的预测结果进行了比较,结果表明,基于ABC+AFS-LSSVM的网络流量预测模型预测精度较高,具有更好的性能及应用前景. 相似文献
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给出了基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型,先采用主成分分析对其影响因素作评价和预处理,然后构建LS-SVM模型,为了便于比较,同时利用单一的LS-SVM模型对教师教学质量进行模拟与预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型较单一的LS-SVM模型具有更加理想的精度,得到了... 相似文献
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在加权调和平均（WHA）算子的基础上,提出了信息数据集结的有序加权调和平均（OWHA）算子和组合加权调和平均（CWHA）算子,探讨了它们的一些性质关系,给出了OWHA算子和CWHA算子应用于多属性决策的方法,最后通过实例分析表明该决策方法是有效和可行的. 相似文献
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选取北京市净水资源承载力为研究对象,基于熵值赋权法下的指标权重确定,建立净水资源承载力模糊综合评价模型。其次对综合评价值构建隶属度函数,根据最大隶属度原则将2002-2014年间北京市的净水资源承载力进行等级划分。最后,基于指数平滑预测和灰色预测进行组合预测,构建偏差平方和达到最小的动态分析模型,对未来15年北京市的净水资源承载力进行合理预测、分析原因并提出对策建议。 相似文献
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