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。     

季节性弱化缓冲算子的构造与应用EI北大核心CSCDCSSCI

针对现有弱化缓冲算子不能有效处理季节性冲击扰动系统的建模预测问题,本文构造了两类季节性弱化缓冲算子,分别为季节性平均弱化缓冲算子和季节性全信息变权弱化缓冲算子.在此基础上,本文进一步探讨了季节性弱化缓冲算子的缓冲强度与光滑性,发现二者均优于该季节算子所对应的经典缓冲算子.最后,本文基于灰狼算法给出了季节性全信息变权缓冲算子的权重优化方案,并以第二产业季度增加值数据为例证实了季节性缓冲算子的有效性.预测结果表明:对于受冲击扰动的季节性时序数据,本文提出的季节性缓冲算子的适应能力和预测精度显著优于经典缓冲算子;进一步与SARIMA和EMD-ARIMA模型的比较发现,两类季节性缓冲算子的预测精度与EMD-ARIMA模型相当,三者的平均预测相对误差均在3%左右,而SARIMA模型的平均预测误差则高达15.65%.     

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.     

组合预测方法及其在粮食产量预测中的应用

提出了一种组合预测方法，以预测偏差编对值和小为标准，用线性规划确定组预测权系数的最优加权算法，对浙江省的粮食产量进行了预测分析，结果表明，此模型具有较高的精度。表3，参6。     

一个基于集成情境知识的组合预测方法

根据钱学森定性定量综合集成的系统思想,在TEI@I复杂系统方法论的框架下,提出了一种基于集成情境知识的组合预测方法(CFMIK).该方法用情境知识引导经济预测过程,将一些难以显式出现在预测模型中的影响因素考虑进来,从而能够在一定程度上解决预测结果在发生随机事件冲击时误差较大的难题.以港口集装箱吞吐量预测为例,对比了CFMIK,AFTER组合预测方法和3种单项模型预测方法(ARIMA、BP-ANN和指数平滑法)的表现,结果发现CFMIK的表现显著地优于后4种预测方法.     

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。     

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。     

基于多准则优化的组合预测方法

介绍了9个预测效果评价准则,提出了一种基于多准则优化的组合预测方法。该方法不同于传统的基于改善单个预测效果评价准则的组合预测方法,它综合多个准则并考虑某些准则的组合预测效果评价值优于其单个预测方法的效果评价准则值建立优化模型,利用遗传算法求解其非线性规划模型,得到组合权系数。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

企业财务危机非线性组合预测方法及实证

针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度,而线性组合预测方法在建模与预测方面存在着较大的局限性,提出了一种基于模糊神经网络的预测上市公司财务危机的非线性组合建模与预测方法,并给出了相应的混合学习算法。通过与多元线性回归模型、Fisher模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,该方法具有预测精度高、学习与泛化能力强和适应性广的优点。     

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。     

Application of Cointegration to Forecasting Foreign Trade in China

1　IntroductionItisevidentthat,duringthelastdecays,enormousdevelopmentofeconomyhasbeenaccompaniedwithdramaticincreaseofforeigntradeindevelopingcountries.Althoughforeigndebtcantemporarilyprovidetheforeignexchangeneededinimport,importconsistingofgovernmentandindividualpurchasesissupportedbyexportatlast.TransitiontomarketeconomyneedstheforeigntradetobeforecastinChina.FinancialCrisisofMexicoandEastAsiaoriginatedfromunhealthydebtstructure[1],inwhichforeignreservefromexportismuchlessthanwhatneeded…     

不确定性系统预测理论的基本问题

论述了不确定性系统预测理论的基本概念及原理、预测特性及分类、预测的精度要求及评价标准、预测的指标体系及建模原理以及预测方法的基本问题 ,为建立适应时代发展需要的新型预测理论与方法奠定了基础 .     

系统预测的一种动态方法

系统预测的一种动态方法⒇孔繁亮王铭君（哈尔滨理工大学工业技术学院,１５００７６）摘要探讨了系统预测的一种动态方法。该方法以时序分析的观点［２］、动态数据处理的手段［１］把预测分为两部分,即系统的参数预测和以参数的预测为基础的系统的状态预测。并给出了一...     

基于 SVR 的期权价格预测模型

提出了运用非参数方法SVR与改进的期权定价方法结合的期权价格预测模型.首先利用股票价格收益率的偏度和峰度对传统的期权定价方法计算出期权的价格进行修正.然后,通过引入非参数方法SVR对其结果进行拟合来减小传统参数模型的误差,并建立SVR滑动窗口预测模型.由于传统的方法不能有效的把握实际期权价格的运动趋势和非线性的特点,所以在第一阶段的预测后, 在第二阶段引入SVR来解决其非线性,进而减小误差. 最后,利用我国长虹CWB1权证以及随机10只认购权证日价格数据进行实证检验.结果表明: 在预测精度方面, 非参数方法要优于传统的参数方法,而改进后的期权定价方法比传统的方法更符合实际情况.     

招股书净利润预测误差与初始收益率关系——1993～2009年我国A股IPO市场的证据

从投资者和IPO公司对净利润预测误差的预期判断差异视角,分析了净利润预测误差和首日初始收益率的相关性;基于分位数回归方法检验1993～2009年我国A股IPO样本净利润预测偏好、误差与首日初始收益率之间的决定关系,实证发现:年度平均预测偏好表明,IPO公司能适应期间发生的重大金融事件,预测精度呈上升趋势;预测误差越大的公司,公司规模和预测期对预测误差的正向作用越强;公司规模越大、预测期越短,则IPO公司比随机游走和增长模型的预测能力越强;累计投标询价方式下,IPO公司和投资者对净利润预测误差的判断倾向于分歧;当IPO公司净利润预测悲观时,固定价格方式下,投资者会出现预测分歧;而相对市盈率定价方式下,投资者倾向于做出一致的预测判断。     

基于TVS-MHAR模型金融市场高频多元波动率的预测

本文基于Kalli和Griffin(2011)的时变稀疏模型和多元HAR模型,构建了具有时变稀疏性的多元HAR模型(TVS-MHAR),并利用中国上证综指、沪深300期货和国债期货的五分钟高频数据,对金融市场的已实现波动率矩阵进行预测.本文通过Cholesky转换方法保证预测波动率矩阵的正定性.通过对不同多元波动率模型的预测结果进行数值比较和经济比较,本文发现,本文构建的TVS-MHAR模型无论对于短期预测、中期预测还是长期预测都具有最高的预测精度和最大的投资改善.同时,时变多元波动率模型可以获得比固定参数模型更好的预测效果,高频数据模型比低频数据模型获得更大的投资改善.     

灰色GM(2)模型

对灰色建模的机理及缺陷进行了讨论及分析． 对于变化幅度较大的序列, 建立了新的预测模型, 为实际应用提供了切实可行的方法．     

基于需求预测的店中店模式决策

基于Yue等人的需求预测模型, 研究了产品替代度、市场波动以及渠道成员需求预测精度对店中店模式和 传统模式下渠道成员收益的影响, 并以此为基础说明了制造商在不同情况下应如何选择销售模式. 研究表 明: 第一, 在产品替代度较小时, 制造商和零售商均倾向于选择店中店这一销售模式, 反之, 则双方更倾 向于选择传统模式; 第二, 当市场波动较大时, 制造商更倾向于采用店中店模式, 反之, 则双方更倾向于 选择传统模式, 同时在一定的市场波动范围内, 采用店中店模式对渠道双方均有利; 第三, 店中店模式下 制造商的需求预测精度越高, 制造商越倾向于采用店中店模式, 且该需求预测提高到一定的程度后, 采用 店中店模式对渠道双方均有利.     

不确定性军事冲突态势的动态预测

基于模糊集探讨了不确定性军事指挥冲突态势处于动态过程的预测问题 ,定义了加权熵、随机熵和变熵权等概念 ,给出了确定军事冲突状态转移运行轨迹的数学方法。为科学地预测冲突态势、协调控制军事冲突结局建立了动态决策模型。     

Function S-rough sets and two law forecast

Function S-rough sets has the properties of dynamics, heredity, and memory. Function S-rough sets is penetrated and crossed with the issue of economic law forecast, then a new forecast model based on function S-rough sets namely the two law forecast model is proposed, which includes upper law forecast model and lower law forecast model; and its' implement algorithm is given. FinaLly, the validity of the model is demonstrated by the forecast for region economic development of Hainan Province.