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.     

向量夹角余弦的IOWHA算子的变权系数区间型组合预测模型

客观世界中人们会用区间数来描述不确定和不完备的信息,由此开展区间型的组合预测方法的研究很有意义.将区间数的左、右端点分别视作时间序列,以向量夹角余弦为准则,结合IOWHA信息集结算子,借鉴实数型组合预测的思想,将实际值区间数和变权系数组合预测值区间数的左、右端点序列分别建立最优组合预测模型,最后引入偏好系数转换成单目标最优组合预测模型而实现求解.     

基于区间精度和IOWA算子的变权组合预测方法

现有的区间组合预测模型往往是将单项预测方法不同时刻的预测精度转化为实数,这将导致预测信息的损失。因此,文章提出一种新的区间预测精度的概念,将单项预测方法不同时刻的精度用区间数表示,并利用可能度对其进行排序;将排序后的预测精度作为诱导变量,构建基于区间预测精度和诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,IOWA)算子的区间变权组合预测模型;实例分析说明了该区间组合预测方法的有效性;最后,对模型参数做了灵敏度分析。     

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.     

安徽省城镇居民人均可支配收入组合预测

针对单项预测存在一定随机性、预测精度较低等问题,基于误差平方和最小准则,结合 GIOWA算子提出 4 种特殊参数的变权系数组合模型,以 2000—2020 年安徽省城镇居民人均可支配收入数据为样本,对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 首先分别应用 3 种单项预测模型对安徽省城镇居民人均可支配收入进行拟合预测,然后以误差平方和最小为准则,结合 GIOWA 算子构建变权系数组合模型,同时对 GIOWA 算子取 4 种特殊参数得到相应的组合预测模型,最后应用所构建模型对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 结果表明:变系数组合预测模型预测效果优于单项预测模型;安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入将会持续稳定增长。     

基于对数误差的IOWGA算子的三角模糊数变权组合预测模型

本文针对三角模糊数描述的复杂系统的预测问题,提出了一种基于对数误差的IOWGA算子的三角模糊数变权组合预测模型.首先将三角模糊数以面积型中心、面积型散度、质心三个指标进行描述,然后引入诱导有序加权几何平均算子(IOWGA)算子,并以面积型中心、面积型散度、质心三个指标的对数误差为最优准则,通过引入偏好系数将其转换为可变...     

基于区间数中点及半径的IOWGA算子组合预测模型

构建区间数中点及半径的IOWGA算子最优组合预测模型.引入偏好系数,将多目标的最优模型转变为单目标的最优模型,研究单目标最优模型的定理性质.验证结果表明,基于区间数中点及半径的IOWGA算子组合预测模型优于其他单项预测模型,模型有效.     

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。     

基于相似度的三角模糊数组合预测模型

通过对三角模糊数进行研究分析,将三角模糊数用等量信息的三个指标进行替代,采用三角模糊数的相似度作为最优准则的度量指标,并引入广义诱导有序加权平均(GIOWA)算子,建立了基于三角模糊相似度的GIOWA算子的变权系数的三角模糊数组合预测模型.通过数值实验表明,该方法有效可行.     

基于COWA算子的相关性区间组合预测优化模型及其近似求解

在Holt指数平滑模型、多层感知器(MLP)模型及支持向量机(SVM)模型三种区间预测方法的基础上,通过引进COWA算子和相关系数的概念,构建基于相关系数的区间型最优组合预测模型,探讨了模型的若干性质.同时利用相关系数作为测度单点预测方法在组合预测中的贡献指标,结合合作对策中的Shapley值,给出相应的最优组合预测模型的近似求解.利用西德克萨斯中质原油现货价格数据验证了模型的可行性与有效性,并分析了COWA算子中的态度参数的灵敏度.     

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。     

一种VaR度量下基于OWGA算子的区间数组合投资模型

本文建立了VaR度量下基于OWGA算子的区间数多目标组合投资模型.通过引入乐观系数将区间数组合投资模型转化为确定型组合投资模型,利用目标函数偏好水平将多目标组合投资模型转化为单目标组合投资模型,并引入0-1变量对模型进行求解.最后通过算例分析了OWGA加权向量,置信水平及目标函数偏好水平对决策结果的影响,并说明了模型的可行性和有效性.     

基于向量投影测度的区间型组合预测模型

区间型组合预测模型的研究核心是确定各单项预测方法的权重。鉴于向量投影是一个综合性测度,既能反映两个向量指标对象之间距离,又能反映他们之间的夹角,本研究提出了一种新的向量标准化投影测度公式。在向量标准化投影测公式的基础上,定义了区间数向量标准化投影测度的概念,用以描述两个区间数向量的接近程度,以组合预测区间数序列和实际区间数序列的标准化投影测度为最优化准则,构建了两个基于投影测度的全新区间型组合预测模型。并通过两个实例进行了分析：（1）与已有文献的组合预测方法的结果作对比研究,验证了本法所构建的组合预测模型的有效性;（2）对我国2010-2022风力发电量序列进行拟合和预测建模,结果表明本法构建的组合预测模型有更好的拟合和预测效果,具有一定的可行性和实用性。     

基于成分数据作球坐标变换的非负可变权系数的确定

针对传统的确定不可变权系数的组合预测模型未考虑各时点权重变化的特征,引入变权组合预测模型权系数的确定方法;非负可变权系数组合预测模型中各时点的权系数可以被看成一个成分数据,已有研究将成分数据应用于组合预测中,但未对权重为零的情形作深入讨论;考虑将成分数据的球坐标变换方法与组合预测方法相结合,给出一类非负可变权系数的组合预测赋权方法;最后以2017-07-03—2018-05-11美元兑换人民币汇率的开盘价数据验证了确定可变权系数方法的可行性和合理性;结果表明,文中所提出的方法能够有效提高组合预测的预测精度。     

基于联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型

针对三角模糊数预测问题，将三角模糊数转化为对应的三元联系数，以三元联系数的贴近度作为最优准则，引入广义加权平均（GOWA）算子，建立了基于三元联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型，并证明了该模型为优性组合预测模型。通过实例分析验证了该模型是有效的，能够有效提高预测精度，并对GOWA算子中的参数进行了灵敏度分析。     

组合预测模型构建及在合肥市PM2.5浓度预测中的应用

Dice系数是衡量两个序列接近程度的指标,将广义诱导有序加权平均(GIOWA)算子和Dice系数相结合,提出了基于GIOWA算子和Dice系数的组合预测模型,并且给出了优性组合预测的定义。将该模型应用到合肥市PM_2.5浓度预测上,选取2014-2021年共84期的PM_2.5浓度及核心影响要素的月度数据进行分析,将组合预测结果与单项预测结果进行对比,并分析了组合预测模型中参数取值发生变化时对组合预测权重、预测效果评价指标和Dice系数影响情况。实证结果表明所建立的组合预测模型的预测效果要优于单项预测模型。     

基于邻近度的安徽省人均GDP组合预测模型

针对安徽省人均GDP预测问题,以安徽省2000—2018年人均GDP数据为研究区间,其中2000—2017年数据作为训练集,2018年数据作为测试集,提出了一类新的预测评价指标-邻近度及基于邻近度的组合预测模型,并引入一种新的组合权系数求解方法;首先对训练集进行单项预测,即对训练集数据进行指数预测、抛物线预测和移动平均预测,接下来对各单项预测值综合考虑,建立基于邻近度的加权几何平均组合预测模型,通过求解模型得出各单项预测权系数进而求出基于邻近度的组合预测值,最后分别在测试集和训练集上与其他预测方法预测结果进行比较,并预测安徽省2019—2021年人均GDP数据。     

核估计在双指标变权组合预测中的应用

在多项式系数自回归模型和半参数模型的基础上,建立了基于误差倒数以及相关系数双指标的变权组合预测模型.同时给出了一种新的确定预测值权重的估计方法,并对银的期货价格进行实证研究.结果表明,多指标变权组合预测模型的预测精度高于每个单模型的预测精度.     

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。