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．     

基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型研究

建立了航材消耗的灰色系统预测模型与神经网络预测模型，同时给出了一种新的具有广泛代表性的组合预测模型－－广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法，并利用此方法建立了基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型，最后以实例说明了其预测效果。     

调和平均组合预测中的参数估计技术

本文从几何距离角度出发，研究调和平均组合预测中的参数估计技术，提出三种确定组合预测权系数的新方法。理论分析和预测实例表明，新的组合预测参数估计技术行之有效。     

广义加权比例平均组合预测技术研究

本文提出了一类广义加权比例平均组合预测技术。新的组合预测技术比传统的组合预测技术更具有优越性,能取得更好的组合预测效果。     

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．     

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。     

中国股票市场行业β系数的时变性

以33个行业股票组合为分析样本，应用CUSUMSQ统计量对β系数进行稳定性检验，结果发现中国行业股票组合普遍存在β系数不稳定性特征。采用状态空间模型直接对卢系数的时变行为进行建模．平均绝对预测误差MAE和平均平方预测误差MSE表明，基于卡尔曼滤波的市场模型有更好的预测效果，中国行业股票组合系统风险系数β的时变性行为可用均值回复过程来描述。     

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。     

广义加权多重函数平均组合预测及其参数估计

提出一种新的组合预测模型———广义加权多重函数平均组合预测模型,并利用二次规划算法给出其加权系数的不同参数估计方法。该模型具有广泛的代表性,它集多种组合预测模型于一体,是一种新的群组集结方法,通过选择合适的模型组合形式及最佳的模型参数,能够有效地提高预测精度。预测实例表明了该模型的有效性。     

基于改进IOWA组合模型的舰船装备维修费预测

针对诱导有序加权平均（induced ordered weighted averaging,IOWA）组合模型中,单项预测方法精度相同时诱导值可能存在多种不同排列顺序的问题,提出综合考虑预测方法的历史性能确定其唯一排序;针对实践中单项预测方法较多时,IOWA组合模型构建过程十分复杂的问题,通过构建适合于Matlab软件计算的最优化模型矩阵形式,降低计算复杂性;结合舰船装备维修费预测中样本小、预测方法多的特征,采用各单项预测方法的历史平均拟合精度来估计其预测期诱导值的排序,并以此计算组合预测值。最后实例说明了该方法的有效性。     

组合预测方法在粮食单产预测中的应用

组合预测是利用各种预测模型所包含的独立有用预测信息来对事业未来发展趋势进行预计，估测的过程。通过粮食单产预测实例，论证了组合预测方法是一种比单一预测方法具有更能收到料好预测效果的佳法。     

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.     

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.     

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。     

组合预测方法在浙江省粮食产量预测中的应用

在介绍组合预测方法的基础上，利用最优加权法对浙江省几年后的粮食总产量进行预测。采用线性规划方法确定最优组合的权系数，并对预测出的结果进行了分析和讨论。     

神经网络模型用于多变量综合预测

本文研究神经网络用于多变量时间序列预测的原理与方法，提出组合多种信息的综合预测方法。以股票交易为例，用神经网络组合各类信息，运用信心股价理论对中国股市的发展进行跟踪预测。在此基础上进一步从信息利用的角度说明了神经网络预测方法的特点。结果表明，神经网络模型用于多变王时间序列预测，其精度和趋势均较统计方法有所提高；神经网络综合预测，对中短期股票价格的预测，有实用价值。     

住宅市场需求的组合预测

将组合预测方法引入住宅市场需求预测,以实例具体介绍了组合预测的应用过程,实例中采用了神经网络、灰色模型等预测方法的组合体系,对当前环境下的住宅市场需求预测进行了有益的探索。