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.     

灰色绝对关联度组合预测模型的性质研究

组合预测能够充分利用各种不同的预测方法所提供的信息,以适当加权的形式得出组合模型,同时由于组合预测模型更关心某种预测信息的权重,从而使得预测问题所利用的信息更充分,更完备,模拟精度也更高。将灰色绝对关联分析应用到组合预测中,提出了基于灰色绝对关联度的组合预测模型,并在此基础上给出了灰色绝对关联优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念,给出了灰色绝对关联组合预测是非劣性组合预测及优性组合预测的一个充分条件,得出了冗余预测的判定定理。算例分析表明该方法是合理有效的。     

广义加权算术平均组合预测法的最优化理论基础及性质

从 P次幂误差的概念出发 ,提出了广义加权算术平均组合预测法新的预测方法优超和冗余度的定义 .通过构造最优化函数进一步探讨了广义加权算术平均组合预测法的最优化理论依据及其数学性质 .     

调和平均的组合预测方法之性质研究

调和平均的组合预测是一种非线性组合预测方法．对基于最小几何距离的加权调和平均组合预测模型的性质进行了研究，从理论上说明了该种方法的有效性．首先提出新的非劣性组合预测、优性组合预测、预测方法优超、冗余度的概念；其次指出模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测，并给出优性组合预测存在的一个充分条件；最后证明在一种单项预测方法优超另一种单项预测方法的条件下冗余预测方法出现的判定定理．     

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.     

组合预测建模中单项预测模型筛选研究

组合预测模型本身是一个对单项预测模型的信息进行选择利用的过程。分析了如何判定和检验参与组合预测的单项预测需满足何种条件,并运用了协整理论对模型进行筛选,从三方面综合地提出了筛选组合预测单项模型的方法和步骤,以期提高组合预测精度,简化计算。在初选的单项预测模型中,除选用较为常见的预测方法外,还加入了一些具有代表性的的单项预测方法,如状态空间模型、神经网络模型等。这些良好预测模型的选用,在一定程度上提高了组合预测的精度。     

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．     

用基于加速遗传算法的组合预测模型预测海洋冰情

提出了建立组合预测模型的新方法(AGA-CF),以组合预测模型的预测误差绝对值和最小为优化准则,用加速遗传算法确定组合预测模型各单个预测模型的最优权重,并把AGA-CF应用于实际的海洋冰情预测中。结果表明:AGA-CF综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差明显小于各单个预测模型的预测误差,AGA-CF的预测结果更为稳健;AGA-CF方法可操作性和通用性强,可适用于其他组合预测的实际问题中。     

组合预测模型及其应用——河南省高等师范教育发展趋势预测

利用残差系统分析建立数学模型，并与原ＧＭ（１，１）联合构造组合预测模型，改善了预测精度。它为定量研究河南省高等师范教育发展趋势提供依据。     

一种新的基于神经网络的非线性组合预测方法

一种新的基于神经网络的非线性组合预测方法文新辉牛明洁（西安电子科技大学，７１００７１）（新疆石油学院，乌鲁木齐８３００００）ＡＮｅｗＮｏｎｌｉｎｅａｒＣｏｍｂｉｎｅｄＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＭｅｔｈｏｄｏｎｔｈｅＢａｓｉｓｏｆＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ...     

基于组合预测的间断性需求器材预测

为了提高间断性需求装备器材的预测精度,提出一种组合预测模型。该模型从解释变量序列和自相关序列两个方面进行组合预测,对解释变量序列采用Logistic回归模型预测提前期非零需求发生概率,对自相关序列采用Markov过程估计提前期非零需求发生概率,整合两个预测结果得到最终的提前期需求。实验结果表明,该预测模型具有较高的预测精度。     

最优需求预测下预测与处理过程中的牛鞭效应

研究了在AR(1)市场需求模式下,生产商与零售商所组成的供应链系统中,当零售商采取不同预测技术时,在信息预测,处理及传递过程中产生的牛鞭效应问题.证明当存在订货提前期时,零售商采用移动平均法及一次指数平滑法预测会导致在需求预测,信息处理及传递过程中产生牛鞭效应;而采用最优预测仅在需求相关性很强时存在有限值的牛鞭效应.并对二级供应链进行拓展,证明在信息传递过程中,非最优预测将导致上游需求模式复杂化,牛鞭效应逐级递增,而最优预测可使上游需求模式简化,遏制误差的传递.     

模糊软集合理论在税收组合预测中的应用

结合模糊软集合理论建立税收收入的组合预测模型,根据税收收入的特点,代表性地选择了Elman回归神经网络模型、含政策虚拟变量的自回归模型、ARIMA(1,1,1)的时间序列模型、多因素SVM回归模型这四种模型作为组合预测中的单一模型,并以1980年到2008年的税收收入等相关数据为背景进行了说明和分析.结果表明该组合预测模型能有效减小预测误差,为税收工作实践提供了一个应用研究工具,并推广和丰富了软集合理论在税收经济模型研制中的实际应用.     

基于模糊综合评判的电力负荷最优组合预测

最优组合预测是提高电力负荷预测精度的有效方法。应用最优组合预测方法的关键在于怎样确定组合权系统。通过分析实际电力负荷预测的实现过程,提出利用基于模糊语言的模糊综合评判进行权重判定的方法,取得很好效果。     

基于包容性检验的舰船装备维修费组合预测

针对舰船装备维修费组合预测中,容易出现预测模型数量多于用于组合预测的样本数量,以及在已有舰船装备维修费组合预测模型中增加一个预测时,可能会降低组合预测性能的问题,通过对现有两模型包容性检验方法的分析,提出了带有截距项的多模型组合包容性检验。在此基础上,通过按模型的优劣次序逐步进行包容性检验和组合的思路,提出了基于包容性检验的舰船装备维修费组合预测模型选择方法,不仅可以降低包容性检验的计算量,而且可以提高舰船装备维修费组合预测的性能。