变权组合预测模型在滑坡预测中的应用

为探讨变权组合预测模型在滑坡预测中的应用,以湖北省秭归县新滩滑坡为例,以A3点实际监测数据为基础,采用基于灰色预测法、Verhulst模型预测法以及协同预测法的变权组合预测方法,对新滩滑坡部分监测点位移进行了建模和预测。预测结果表明,利用变权组合预测方法,比单纯运用某一种预测方法,预测精度更高,误差平方和最多相差10.408,最少相差0.184。该方法可应用于实际工程。     

变权组合预测模型在人口增长预测中的应用

以中国人口增长问题为研究实例,利用1996～2007年各年的全国人口总数数据,采用变权组合预测方法对历年人口总数进行模拟,并进行预测,希望能够为我国解决人口问题提供帮助.     

组合预测方法中权系数的应用研究

针对组合预测方法中权系数的确定问题,提出两种组合预测方法。一种是引入误差评价公式来确定权系数的固定权系数组合预测方法;一种是基于神经网络的误差倒数变权组合预测方法。通过实例分析说明了两种方法的可行性,且结果表明方法比单模型方法预测和传统组合预测方法具有更高的拟合精度。     

基于变权组合模型的时间序列预测

针对时间序列预测中单一模型存在预测精度不高和预测稳定性较差的问题,采用残差赋权方法对单一模型进行组合,并以此为基础,提出基于残差赋权改进的自适应变权组合方法。该方法的基本思想是基于当前时刻的预测结果自适应调整其组成模型的权重值,利用不同的单一模型进行优势互补。将其应用到组合模型中,以实现提高模型的预测精度与稳定性。实验结果表明,该组合方法能有效改善预测稳定性不足的问题,以及进一步提高模型的预测精度。     

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.     

多步自适应组合预测及其应用

提出一种多步自适应组合预测方法,预测由多个并行不同的多步自适应预测模型组成,最终预测结果,由多个预测模型预测值的线性加权组合决定,本法适用于随机时变动态系统过程的多步预测问题,在某省粮食产量趋势预测中,应用此法获得了良好的效果.     

熵值法及其在确定组合预测权系数中的应用

组合预测方法能有效地提高预测精度,因而在众多领域有广泛的应用。其研究的核心的问题就是如何求出组合预测加权平均系数。本文从信息论的观点出发,利用信息论中熵值的概念,重新定义预测误差序列的变异程度,从而获得计算组合预测加权系数的一种方法。该方法具有概念清楚、计算简单的特点。实例计算结果令人满意。     

变权重组合模型在路基沉降预测中的应用

通过对软土路基沉降发展规律及其沉降曲线特点的深入研究,结合4种单项软土路基沉降预测模型提供不同的有价值预测信息的特点,引进重组合预测思想,在单项预测模型的基础上提出了路基沉降变权重组合预测方法,工程实例分析表明,利用该模型与方法得到的预测曲线与实测曲线吻合良好,能够满足工程要求,此外,变权重组合预测模型比其它单项模型具有明显的优越性,为软土路基沉降发展预测提供了一种有效而实用的方法.     

全距在确定组合预测最优权系数中的应用

从统计学的角度考虑 ,建立以组合预测误差的全距为目标函数组合预测模型 ,在各单项模型预测误差服从正态分布的情况下 ,该模型和误差平方和为准则的组合预测模型相比 ,它们的解近似相等。且具有计算简单的特点。最后也探讨了变权系数的组合预测模型     

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.     

基于pccsAMOPSO的宏观物流量多目标变权组合预测模型

针对现有中长期宏观物流量预测模型的局限性,提出基于pccsAMOPSO算法的多目标变权组合预测模型(Mutil-Objective Variable Weight Combination Prediction Mode,MOVWCP)对我国宏观物流量进行预测分析.为提高多目标变权组合预测模型的稳定性,提出了误差熵的概念...     

最优组合预测及其在短时交通流预测中的应用

交通流量预测结果的好坏直接关系到交通控制与诱导的效果,因此,短时交通流预测是先进交通管理信息系统中关键技术问题之一。在简要介绍最优组合预测模型基础上,以预测误差平方和最小为准则确定最优组合预测模型中的权系数,实现交通流预测模型的最优组合,并利用实际数据通过与单一时间序列模型、线性回归模型、卡尔曼滤波模型及人工神经网络模型的预测精度比较分析,验证了交通流最优组合预测模型的有效性和实用性。     

基于改进的变权缓冲灰色模型在沉降预测中的应用

针对灰色模型在中后期沉降预测中的精度问题,提出了单、双权幂函数弱化缓冲算子,并结合变权背景值建立改进的变权缓冲GM(1,1)模型。证明了新算子能提高光滑性、缩小级比偏差,实现对原始沉降数据的预处理。对于模型中的权值采用以还原值与原始值平均相对误差最小为目标的粒子群优化算法确定。最后,以高填方机场地表沉降数据预测为例,验证所提改进模型的有效性。结果表明：新算子能够有效弱化沉降序列受到的冲击扰动影响,结合变权背景值能显著提高灰色模型在中后期沉降预测中的精度。此外,对新算子的权值进行限定后,可得到两种不同的变权弱化缓冲算子。     

合作对策方法在确定组合预测权系数中的应用

从对策论的观点出发,将组合预测中各单项预测模型视为合作对策的局中人、组合观测的误差平方和视为合作的结果,再按Shapley值法在各单项预测模型中进行分配,从而获得组合预测权系数确定的一种方法。该方法具有概念清楚、涵义明确的特点,结果令人满意。     

最优组合预测及其在瓦斯浓度预测中的应用

瓦斯浓度预测是预防煤矿瓦斯事故的关键技术之一,以预测误差平方和最小为准则确定最优组合预测模型中的权系数,实现瓦斯浓度预测模型的最优组合,利用实际数据、通过与单一时间序列模型、线性回归模型及人工神经网络模型的预测精度对比分析,验证了瓦斯浓度最优组合预测模型的有效性和实用性。     

人力资本收入函数经验研究——以黑龙江省5城市问卷调查为例

基于2008年黑龙江省5座城市的问卷调查数据,将受教育程度设定为小学、初中、高中和大学4个等级,将不同城市样本作为权数,研究收入随工龄变化的二次平均收入分布与实际平均收入分布,研究发现工龄二次平均收入分布低估了个人职业生涯早期大约30％ ～ 50％的收入增长,高估了个人职业生涯中期大约20％ ～ 50％的收入增长,夸大了职业生涯后期的收入下降.在工龄二次设定中引入工龄高阶项后收入方程拟合度显著提高,通过对工龄二次、四次函数收入增长预测值和实际收入增长值的比较,证实工龄四次函数是描述职业生涯收入增长的最优选择.     

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.     

变权重组合预测模型在生活垃圾产量预测计算中的应用

以合肥市2000年～2005年城市生活垃圾产量为基础数据,采用变权重组合模型对其进行分析.结果表明,该模型的预测效果优于一元线性回归法、Logarithm Fit法、指数平滑法、灰色GM(1,1)模型等各单项模型.采用该模型对合肥市2006年～2015年的垃圾产量进行了预测.预计到2015年,合肥市生活垃圾产量将达到125 Mt.     

组合预测模型在湖北省粮食灾害预测中的应用

本文尝试将组合预测法应用于湖北省粮食受灾情况的预测,以提高预测的精度。通过组合预测的线性模型,将回归模型,二次指数平滑模型和Theil回归模型分别加以最优的权数进行组合。最终得到最优化的组合预测的结果。     

加权组合模型在城市用水量预测中的应用

鉴于传统灰色模型在建模中存在固有偏差的问题,本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型.在无偏灰色预测模型表达式的基础上,又提出了非线性的预测模型,并将其用于城市的用水量预测上.考虑到单一预测模型在预测过程中存在的不足,用最优加权组合模型对无偏灰色GM(1,1)模型和非线性模型进行组合,并将加权组合模型首次用于遂宁市的城市用水量预测.预测结果表明,组合模型的预测精度优于单一的预测模型,预测结果与城市的实际用水量拟合较好,该方法可推广到其它类似城市的用水量预测中.