基于对数灰关联度的IGOWLA算子最优组合预测模型

在对数灰关联度和诱导广义有序加权对数平均算子(IGOWLA)等概念的基础上,构建了基于对数灰关联度的IGOWLA算子的最优组合预测模型,并引入组合预测模型的优性及非劣性定义.实例计算结果表明,提出的方法确为一种优性组合预测,能够有效地提高预测精度.     

基于Theil不等系数的IOWHA算子预测模型的性质研究

为了克服传统的单项预测方法选取固定参数时的不足,在诱导有序加权调和平均算子(IOWHA算子)的基础上引入Theil不等系数,构建了基于Theil不等系数的IOWHA算子的最优组合预测模型.对该模型的预测精度、优性及非劣性进行定义,从理论角度探究了其非劣性组合预测、优性组合预测存在的充分条件.实例分析表明,该组合预测模型优于传统的组合预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测.     

基于灰关联度的IGOWLA算子中国楼市库存的预测分析

在回顾灰关联度和诱导广义有序加权对数平均算子(IGOWLA)等概念的基础上,构建了基于灰关联度的IGOWLA算子最优组合预测模型。分别利用多元线性回归模型、残差自回归模型、GM(1,1)模型对我国商品房待售面积进行了单项预测,建立了基于灰关联度的IGOWLA算子组合预测。     

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.     

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IOWHA算子和倒数灰关联度的组合预测模型及其应用

将诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子和倒数灰关联度相结合,提出了基于IOWHA算子和倒数灰关联度的组合预测模型,同时定义了优性组合预测和非劣性组合预测的概念,并将该组合预测模型应用到税收收入预测中,验证了组合预测模型的合理性和有效性,并说明了优性组合预测的存在性.     

基于联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型

针对三角模糊数预测问题，将三角模糊数转化为对应的三元联系数，以三元联系数的贴近度作为最优准则，引入广义加权平均（GOWA）算子，建立了基于三元联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型，并证明了该模型为优性组合预测模型。通过实例分析验证了该模型是有效的，能够有效提高预测精度，并对GOWA算子中的参数进行了灵敏度分析。     

基于TOPSIS的最大贴近度的最优组合预测模型及其性质

TOPSIS方法是一种常见的决策方法.将其作为一种新的预测精度的准则,引入正理想点序列、负理想点序列等概念,构建了基于TOPSIS的最大贴近度准则的最优组合预测模型.针对该模型,定义了新的非劣性组合预测、优性组合预测、冗余预测方法、预测方法优超等概念,研究了模型的若干数学性质,从理论上阐述了最优组合预测的优越性.最后给出实例分析,并和其他组合预测模型进行了对比分析,结果表明提出的组合预测模型是可行有效的.     

基于Theil不等系数的GIOWLA算子我国小麦最低收购价的预测分析

以2006~2015年的我国小麦最低收购价作为研究对象,运用灰色预测、多元线性回归以及二次指数平滑法三种单项预测方法预测在不同时点上的我国小麦最低收购价,在使用广义诱导有序加权对数平均算子(GIOWLA算子)的基础上,引入Theil不等系数,构建了基于Theil不等系数的GIOWLA算子的最优组合预测模型,并对模型进行有效性检验。检验结果表明,该组合预测模型优于传统的单项预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测,故用此组合预测模型预测了2016~2020年我国小麦最低收购价,使得预测结果更加合理有效。     

基于算术平均贴近度的加权几何平均组合预测

引入和讨论了基于算术平均贴近度的加权几何平均组合预测模型及其性质.针对该模型定义了非劣性组合预测模型、优性组合预测模型以及组合预测冗余度的概念,讨论了在一定条件下,该组合预测模型存在非劣性及优性组合预测的条件,给出了判定冗余组合预测方法的判定定理.通过实例分析说明了基于算术平均贴近度的非线性组合预测模型的有效性.     

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.     

安徽省城镇居民人均可支配收入组合预测

针对单项预测存在一定随机性、预测精度较低等问题,基于误差平方和最小准则,结合 GIOWA算子提出 4 种特殊参数的变权系数组合模型,以 2000—2020 年安徽省城镇居民人均可支配收入数据为样本,对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 首先分别应用 3 种单项预测模型对安徽省城镇居民人均可支配收入进行拟合预测,然后以误差平方和最小为准则,结合 GIOWA 算子构建变权系数组合模型,同时对 GIOWA 算子取 4 种特殊参数得到相应的组合预测模型,最后应用所构建模型对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 结果表明:变系数组合预测模型预测效果优于单项预测模型;安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入将会持续稳定增长。     

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.     

基于Theil不等系数的调和平均组合预测模型在大坝安全监控中的应用

引进相关性指标Theil不等系数,采用调和平均组合预测方法,建立了基于Theil不等系数的调和平均大坝安全监控组合预测模型.结合某拱坝实测资料分析表明,该组合预测模型的预报精度高于传统的加权算术平均组合预测模型和各种单一预测模型,在大坝安全监测预报中具有较强的实用性.     

基于灰色聚类的组合预测单项模型选择

建立组合预测模型关键是单项预测方法的筛选,本文将采用灰色聚类分析方法对单项预测模型组进行筛选.首先依据所研究的实际问题,建立多个单项预测模型,然后计算每一个单项预测方法的点拟合相对误差,最后再利用这些数据,借助灰色聚类方法实行对比评估,构建组合预测模型需求的各个单项模型,以增强该模型预测的准确性.应用实例的分析表明该方法是可行的和有效的.     

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．     

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。     

基于等时距处理和IOWHA算子的路基沉降预测

为避免随机因素对单一预测模型影响,建立更符合软土路基沉降规律的模型和方法以提高预测模型的精度和可靠性,分别以原始沉降数据、经三次样条插值和经分段三次Hermite插值处理的数据为样本值建立Gompertz模型、Logistic模型和灰色Verhulst模型3种预测模型,将每种模型的3种情况的预测值同实测值进行对比分析,选出每种模型对样本处理的优势方法。以每种模型的优势方法为单一模型,建立基于IOWHA算子的组合模型,该组合模型按照每个时刻单一模型的预测精度的高低对最优权系数进行求解。研究结果表明:在沉降速率发生明显变化时刻的数据作为最后一组样本值进行预测时,Gompertz模型和Logistic模型以分段三次Hermite插值等时距处理的数据为样本值预测效果更好,灰色Verhulst模型以原始沉降数据为样本值预测结果精度更高。求解基于IOWHA算子的组合预测模型的赋权系数时,GA比使用MATLAB的非线性优化的工具箱的求解方法更为可靠,得到的组合模型预测精度更高。