基于IOWA算子的安徽省物流需求组合预测

使用安徽省1988-2011年物流货运量的历史数据,分别采用多元回归、多项式拟合回归及指数曲线回归预测方法建立了安徽省物流需求的预测模型.在此基础上,建立了基于IOWA算子的组合预测模型和预测误差评价指标体系,最后应用此模型对安徽省未来10年的物流需求进行了预测.结果表明,该组合预测模型可作为安徽省物流需求预测的有效工具.     

基于IOWA算子的安徽省固定资产投资的组合预测

以1990～2011年安徽省固定资产投资为样本区间,运用VAR预测模型、指数预测与二次移动平均预测3种单项预测方法,以预测误差平方和最小准则,建立IOWA算子组合预测模型。对该模型的预测有效度进行评价,结果表明:该组合预测模型能有效提高预测精度。     

基于IOWA算子的我国居民消费水平组合预测研究

为了研究我国居民消费水平的变化趋势,将预测我国未来4年（2020—2023年）的居民消费水平,选择的样本数据是从2002—2019年这18年间的我国居民消费水平,构造基于ARIMA(2,1,1)模型、Holt Winters无季节模型以及多元回归模型的诱导有序加权算术平均(IOWA)算子组合预测模型,主要运用使偏差平方和最小的组合预测优化方法预测我国未来4年（2020—2023年）的居民消费水平,并对诱导有序加权算术平均IOWA算子组合预测模型进行了有效性评价;以新发展格局的内循环和外循环为依据,寻找解释变量并建立多元回归模型;研究发现：IOWA算子组合预测模型预测精度大于各单项预测模型,并且各项误差均显著低于单项预测模型,未来4年我国居民消费水平不会有大幅度波动,但有小幅度下降的趋势。     

基于IOWA算子的中国能源消费总量的组合预测

本文利用多元回归模型、指数模型、灰色预测这三种方法分别对我国的能源消费做了预测,然后利用IOWA算子,运用诱导有序加权平均方法,对这三种模型的预测值进行了组合.实证结果显示,基于IOWA算子的组合预测的精度比三种方法各自的精度要高,而且精度比较稳定,达到了预期的水平.在此基础上,运用IOWA算子组合预测了2013年的能源消费总量,以期为相关部门制定能源政策和宏观经济的运行提供有用的参考信息.     

基于预测有效度的IOWA算子模糊组合预测方法

传统的组合预测方法大部分都是针对数字型数据进行的,但在实际生活中,预测对象具有模糊性,常用三角模糊数表征其特征信息;提出了基于模糊信息的一阶预测有效度的概念,并将其作为精度指标,运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三角模糊数信息进行集成,建立了相应的组合预测模型,实例分析表明基于一阶预测有效度的IOWA算子模糊组合预测模型是可行和有效的。     

基于IOWA算子的赤潮LMBP神经网络组合预测模型

针对现有赤潮单项预测模型不能综合各种理化因子有效信息的问题,提出了一种赤潮组合预测模型,该模型基于诱导有序加权平均(IOWA)算子与Levenberg-Marquardt人工神经网络(LMBP)算法,能够有效集结各种理化因子的信息,其预测精度比单项LMBP神经网络预测模型有较大提高.采用烟台四十里湾赤潮监测数据对该模型进行实验.结果验证了该模型的有效性和实用性.     

基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究

本文首次将诱导有序加权平均（IOWA）算子应用到短时交通流预测中,建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,本文选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型（SARIMA）、BP神经网络模型对短时交通流进行预测,再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证,通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。     

组合预测模型在安徽省粮食产量预测中的应用

利用安徽省粮食产量的历史数据,分别采用一元线性回归、指数曲线及神经网络方法建立了安徽省粮食产量的预测模型。以此为基础,建立了安徽省粮食产量的组合预测模型,并对模型的适用性进行了检验。最后,应用该模型对安徽省未来10年的粮食产量进行了预测。结果表明,组合预测模型可以作为安徽省未来粮食产量预测的有效工具。     

基于IOWA算子的浙江省城乡收入差距组合预测

以浙江省为研究对象,分别以逐步回归模型、GM(1,1)、指数平滑模型3个单一模型进行浙江省2020年-2024年的城乡收入差距预测,再通过基于不同最优性准则的诱导有序加权算术平均(IOWA)组合预测模型进行预测,使得结果更加精确.通过预测得到结论:经济发展、增加财政支出和产业结构升级都会对城乡收入差距的增加产生正向影响...     

基于IOWHA算子的对外直接投资组合预测

在引用诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子组合预测模型的基础上,首先分别使用ARIMA模型、灰色预测模型、多元线性回归模型对我国对外直接投资(OFDI)进行预测,然后建立基于IOWHA算子的组合预测模型和评价指标体系;结果显示:IOWHA组合预测模型优于3种单项预测;运用组合预测模型预测我国未来4年的OFDI值,预测值表明未来几年,我国OFDI仍处于增加状态,增幅较大;最后给出相关结论及建议。     

安徽省城镇化水平预测———基于IOWHA算子的组合预测

以1990-2011年安徽省城镇化水平为样本区间,在指数平滑、灰色预测与回归预测三种单项预测方法的基础上,以预测倒数误差平方和最小为准则,建立IOWHA算子组合预测模型;对该模型的预测有效度的评价结果表明该组合预测模型能有效提高预测精度;根据该组合模型预测出安徽省2012-2015年城镇化水平将分别达到46.35％、47.89％、49.44％、50.98％.     

基于IOWHA算子的人口组合预测与分析

以1979-2012年河南省人口总量为样本区间,在ARIMA、非线性回归和Gompertz曲线3种单项预测模型的基础上,根据预测值倒数的误差平方和最小准则构建基于IOWHA算子的组合预测模型.该人口组合预测模型能够综合利用各单一预测模型的预测信息,有效的减少预测误差,提高预测精度.预测结果显示:河南省人口总量2015年将达到10 807.08万人,2020年将达到11 555.64万人.     

大气污染预测的参数化组合算子方法

大气污染物浓度预报是一个多因素、复杂的非线性问题,以往多使用线性回归方法．根据Zimmermann提出的参数化二元组合算子方法,将其推广为多元的情形．在成因分析的基础上,建立了大气污染物浓度预测的参数化组合算子模型,适应非线性问题．实例分析比较表明,该方法是有效的．     

基于Theil不等系数和广义诱导算子的组合预测

Theil不等系数极小化组合预测方法是基于相关性的组合预测方法的一种,把Theil不等系数及广义诱导有序加权平均算子结合起来,介绍了基于Theil不等系数及几种诱导算子相关的概念,并建立了基于Theil不等系数及几种诱导算子的最优组合预测模型,研究了最优组合预测模型的相关性质及模型有效性的评价方法。     

吉林省粮食产量最优组合预测

运用吉林省１９８６～１９９５年粮食产量资料,建立最优加权组合预测模型,利用该模型预测我省未来几年的粮食产量。     

基于IOWHA算子的中国货币供应量组合预测模型研究

选取1990年—2015年的中国货币供应量数据,分别使用ARMA模型、指数平滑模型、多元线性回归模型对我国货币供应量(M2)进行单项预测,并在此基础上引入诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子建立组合预测模型,然后建立评价指标体系以比较各类单项预测方法和组合预测方法的预测精度。评价体系显示IOWHA组合预测模型优于3种单项预测;最后用组合预测模型对2016年—2020年我国的货币供应量M2进行预测。结果表明:未来几年,我国的货币供应量仍然处于递增状态,增幅较大。     

基于预测有效度的ICOWA算子区间组合预测模型

一阶预测有效度只考虑到预测精度序列的数学期望,而忽略了预测精度的方差对预测方法有效性的影响。为此,文章提出一种基于二阶预测有效度的诱导连续有序加权平均(induced continuous ordered weighted averaging,ICOWA)算子的区间组合预测模型,探讨了该模型的预测精度序列的数学期望和标准差所满足的不等式性质,并给出该模型的近似求解方法;最后给出一个实例分析,验证了该模型是有效的、可行的。     

基于向量夹角余弦的IOWGA算子组合预测模型

文章将向量夹角余弦和IOWGA算子相结合,提出一种基于向量夹角余弦的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念;通过对税收收入进行组合预测说明了该组合预测方法是有效的和合理的,且该模型存在优性组合预测。     

基于Theil不等系数的IOWGA算子组合预测模型

将Theil不等系数和IOWGA算子相结合,提出一种基于Theil不等系数的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测和非劣性组合预测的概念,最后通过对税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性,且该模型存在优性组合预测.