市场需求Logit组合预测的研究

首先阐述了网络市场营销和传统市场营销的区别，分析了在该环境下市场需求的变化和相应的特点。其次，研究了一种利于计算机建模的市场需求组合预测方法，即采用Logit回归法训练数据的市场需求组合预测模型。最后，将该方法用于家用电冰箱市场需求趋势预测的示例研究，采用信息熵的方法，检验了组合预测模型的预测效果。实例表明，该方法可以通过调整组合权重提高预测精度。     

组合预测贝叶斯方法研究

本文研究了组合预测的基本理论，提出了有效的最优权重确定方法。基于贝叶斯理论分析，在相当一般的条件下，本文推导了非线性组合预测方式。该组合具有相当一般性并将传统算术加权平均、几何加权平均等组合预测方式作为特例。实例分析证实了本文方法的有效性。     

确定组合预测权系数最优近似解的方法研究

首先建立了以预测方法有效性指标为目标函数的组合预测优化模型 ;其次在对组合预测精度序列分析的基础上 ,得到了求两组合预测方法权系数近似解的优化模型及最优近似解的计算公式 ;最后通过实例说明了这种方法的有效性.     

基于多准则优化的组合预测方法

介绍了9个预测效果评价准则,提出了一种基于多准则优化的组合预测方法。该方法不同于传统的基于改善单个预测效果评价准则的组合预测方法,它综合多个准则并考虑某些准则的组合预测效果评价值优于其单个预测方法的效果评价准则值建立优化模型,利用遗传算法求解其非线性规划模型,得到组合权系数。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

基于标准差的预测有效度的组合预测模型

针对考虑预测精度标准差的预测有效度的组合预测模型，提出了新的优性组合预测、预测方法优超和冗余度的定义．然后探讨了非劣性组合预测以及优性组合预测存在的充分条件，并给出冗余信息出现的一个判定定理．最后也讨论了组合预测模型的新的近似计算方法，给出实例分析，结果令人满意．     

基于相关系数的加权几何平均组合预测模型的性质

加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法.针对基于相关系数的加权几何平均组合预测模型,定义了优性组合预测模型、预测方法优超、组合预测冗余度等概念,讨论了在一定的条件下,该组合预测存在非劣性及优性组合预测的充分条件,得出了一个判断冗余预测方法的判定定理.从理论和实例说明基于对数相关系数的非线性组合预测模型的有效性.     

基于相关系数的优性组合预测模型研究

传统的组合预测模型是从改善某种拟合误差角度建立的.基于相关系数的组合预测模型有别于传统的组合预测模型,它是研究组合预测方法的一个新思路.针对该模型,提出了新的优性组合预测、预测方法优超,冗余度等概念;探讨了非劣性组合预测、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性,并证明冗余预测方法的一个判定定理.这在理论上表明基于相关系数的组合预测方法的有效性,最后文中进行实例分析也验证了这个结论.     

季节性预测的组合灰色神经网络模型研究

对于季节性时间序列具有增长性和波动性的二重趋势性 ,本文提出了季节性预测的组合灰色神经网络模型 ,研究了同时考虑两种 (非线性 )趋势的复杂季节性预测问题 ,给出了一个应用实例 ,为季节性预测提供了一种新的、有效的方法 .     

变权组合预测模型研究

给出了一种变权重组合预测模型权系数估计的新算法 .该算法通过广义逆矩阵的循环迭代 ,形成收敛的权系数 ,进而进行组合预测 .文中还给出了算法收敛性的证明 .实例分析效果是显著的——变权重方法比普通方法预测精度高 ,拓广了组合预测的范围.     

用神经网络组合预测法估算反舰导弹研制费用

运用BP神经网络组合预测法对反舰导弹研制费用进行估算。首先分别利用神经网络和回归分析方法对导弹研制费用进行估算 ,然后利用BP网络对所得结果进行组合预测。计算实例表明 ,使用BP神经网络组合预测方法所得的预测结果比单一使用神经网络或回归分析方法所得结果总体误差要小 ,因而该方法是可行的、有效的。     

我国宏观经济-房地产动态可计算一般均衡模型研究

基于动态可计算一般均衡(CGE)模型对政策进行外生模拟,可以对中长期内政策实施后的宏观经济效应进行预测,从而据此为政策的制定、实施提供科学参考.通过引入存量住宅部门定义,对我国存量住宅的相关数据进行估计,建立了我国宏观经济-房地产动态可计算一般均衡模型,为房地产市场相关政策的效应分析提供了一个具有较强通用性的研究工具.之后,以新建3600万套保障性安居工程计划为例,示范了如何将政策量化为模型的外生冲击,并模拟了该政策实施后的经济影响.相较于传统的动态CGE模型,该模型将存量住宅市场的供给与需求均衡考虑进了模型体系中,基于该模型框架,可以比较全面地考察相关政策措施对宏观经济及房地产市场的影响.     

基于组合预测的装甲装备器材需求确定

为提高装甲装备器材需求预测的科学性,设计基于组合预测的器材需求确定方法。首先明确组合预测模型的构建流程与具体步骤,引入预测有效度理论,以评估模型的预测有效度。其次优化了关联面积法,实现组合预测模型中构成单元权重的动态配置,为模型滚动式更新及最终确定奠定基础。算例分析过程表明,基于组合模型的预测不仅能够提高局部器材需求预测的准确性,而且能够提升整体预测过程的稳定性。     

基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．     

组合预测法的改进及其在负荷预测中的应用

阐述了传统组合预测方法的基本原理,并从理论上论证了组合预测方法相对于单一预测模型的优越性。在此基础上,总结了组合预测方法的具体步骤,对组合预测方法基于最小二乘法的最优权重确定方法进行了改进,提出了一种新的基于BP神经网络模型的最优权重确定方法。最后将改进后的组合预测方法应用于电力系统短期负荷的预测中。通过分析和比较,验证了该方法的有效性。     

基于VMD的中国出口集装箱运价指数分析与组合预测

基于分解-重构-分项预测-集成思想,通过优选分解方法、优化重构方法、优选预测方法及合理选择集成方法等途径,构建了基于变分模态分解(VMD)的组合预测模型,对中国出口集装箱运价指数(CCFI)进行了预测,分析了CCFI波动特性及经济内涵.首先,选用VMD将运价指数序列分解为多个模态分量;其次,采用C值优化的FCM算法将模态分量重构为高、中、低频和趋势项,通过波动特性分析挖掘了重构项蕴含的短期市场不均衡因素、季节因素、重大事件及市场供需等经济内涵;再次,构建了基于数据特征分析的预测模型优选方法,进行了重构项预测;最后,将重构项预测值相加集成,分析了预测效果.实证结果表明,构建的组合模型预测效果优于BPNN、SVM、ARIMA等单一模型、EMD组合模型及未优化的VMD组合模型,较好地体现了CCFI外在波动特征与内在经济意义.     

基于多频组合模型的中国区域碳市场价格预测

新兴的中国区域性碳排放市场受到交易制度,异质环境,政策等因素的影响,使碳价呈现出非线性,非平稳,多频率等特征,风险较为突出.研究碳价的预测方法,有利于碳市场风险管理.传统的单一模型不能全面刻画碳价波动特征,论文构建多频率组合预测模型.运用极点对称模态分解方法将碳价时间序列分解为互不耦合的模态分量;将这些分量分为高,中,低频部分,分别选择适合三种不同频率模态下的预测方法NAR(non-linear autoregressive),WNN(wavelet neural network),SVM(support vector machine)确定其输入输出结构以分类预测;利用PSO-SVM集成碳价分类预测结果,发现:与NAR,WNN,SVM,GARCH等单模型相比,论文的多频率组合预测模型精度更高,是一种更为有效的碳价预测方法.     

基于动态组合残差修正的预测方法

本文建立了一种基于残差修正的组合预测方法,并基于该方法证明了针对多个单一的预测方法根据其在某个时间段的相对预测误差的大小选择组合选项可以进一步提高预测精度.提出了针对不同时间段可根据各种单项预测模型的相对预测误差的大小动态选取相对预测误差最小的两种模型构成组合残差来修正基本方法的预测误差,以提高预测精度.最后通过实际空调负荷预测对其进行了验证,结果表明这种动态组合残差修正的预测方法相对于基于多个固定单一预测方法的组合预测方法,可以进一步改善预测效果.     

非平稳时间序列的组合预测建模条件及应用

本文考虑当被预测的时间序列变量为非平稳过程时,由单项预测构成组合预测的条件。研究发现组合预测中的任何一个单项预测,与被预测变量具有协整关系是构成组合预测的重要条件。最后,讨论汇率预测的组合建模问题。