组合预测中基于粗糙集理论的权值确定方法

权系数的确定问题是组合预测方法中的关键和难点，提出了一种基于粗糙集理论的权系数确定方法，将权系数确定问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题，建立了关于组合预测方法的关系数据模型，通过属性值特征化建立了知识系统，在数据驱动下通过分析预测方法对预测对象的依赖性和重要性，计算出组合预测模型的权系数，该方法克服了传统权系数确定方法的主观性，避免了线性或非线性极值问题的数值计算，使得组合预测方法具客观性，所给案例说明了所提方法 的有效性。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用

组合预测方法是一种性能优越的预测方法.应用最优组合预测和递归等权组合预测方法将自适应滤波模型、灰色模型、指数平滑模型组合在一起进行电网负荷预测,获得了好的预测效果.     

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。     

组合预测误差平方和取值范围研究

应用矩阵理论,对组合预测误差平方和的取值范围进行了研究。给出了简单平均组合预测方法预测误差平方和较精确的取值范围,并得到了一些新结果;还给出了最优组合预测方法预测误差平方和达到上界的一个充要条件的证明。     

一种变权重组合预测方法研究

建立了样本点组合预测优化模型 .提出了两种确立预测时点组合预测权系数的方法 ,并通过实例说明了这些方法的可行性和有效性 .     

基于组合预测方法的安徽经济发展预测

利用最优加权组合法,对时间序列模型、灰色预测模型和神经网络模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来五年安徽省的GDP,同时根据平均绝对百分误差、均方根误差以及泰尔系数,将组合预测模型与单一的预测模型进行比较,得出组合预测模型的精度比单一预测模型预测精度高,并根据组合预测结果可以看出在未来五年安徽省的经济会持续稳定的发展。     

应用遗传算法确定组合预测权系数

给出基于遗传算法的组合预测权系数确定方法。该方法对目标函数无连续,可微等要求,能较快地收敛到全局最优权系数。仿真结果表明该方法是可行的,预测精度是非常高的。     

基于绝对误差的线性组合预测研究

针对组合预测效果评价中存在着把拟合精度和预测精度相混淆的问题,阐述了区分样本区间和预测区间的组合预测精度评价方法,并在预测区间上对2种常用的基于绝对误差的线性组合预测方法的预测精度进行了评价,对评价结果进行实例和理论分析。在此基础上,提出一种新的基于绝对误差的线性组合预测方法——基于预测模型有效性的线性组合预测方法。     

组合预测模型在北京市汽车拥有量预测中的应用

将单项预测模型有机地结合,从相关性角度出发,各单项模型在各时点的权重系数与该时点的预测精度有关,得到了基于Theil不等系数的IOWGA算子组合模型,克服了传统组合预测的缺陷.介绍了相应的优性组合预测的概念,并利用该组合模型对北京市家用汽车拥有量进行预测,5种误差指标值均较低,说明了本文方法的有效性.