非线性规划在确定组合预测权系数中的应用

非线性规划在确定组合预测权系数中的应用王明涛（郑州工学院管理系４５０００２）１引言组合预测是目前预测科学研究的热门课题之一，。组合预测方法的关键是确定组合权系数，唐小我“组合预测计算方去研究”一文［１］，给出了求解最优仅系数的公式（后称唐法），但在实...     

线性规划在确定组合预测组合权数中的应用

1 引言在预测的实践中,我们可以利用多种预测模型进行预测。预测模型不同,预测的结果也不相同。为了综合系统地利用各模型的信息,我们采用组合预测模型。组合预测的关键是确定加权系数。本文将以两个合理的度量为目标函数,通过解线性规划问题确定最优的权组合系数。 2 权系数的确定设对于同一预测     

二个模型构成的组合预测模型最优权估计的一种方法

二个模型构成的组合预测模型最优权估计的一种方法王福林，张晋国（浙江农业大学工程技术学院３１００２９）（河北农业大学机电工程学院０７１００１））１前言在预测的实践中，对于某一预测问题可以利用多种预测模型进行预测。由于预测模型不同，一般来说预测的结果也不...     

最优组合预测非负权系数的计算方法研究

最优组合预测非负权系数的计算方法研究李学全（中南工业大学应用数学与应用软件系４１００８３）１引言近年来，组合预测成为国内外预测界的热门课题之一。组合预测方法的关键是要确定组合权系数，许多文献对允许权系数为负的最优组合预测问题进行了较深入、系统的研究。...     

再论最优组合预测模型的确定

1 引言组合预测的基本含义是把两个或两个以上的预测模型来用加权平均的方式组合为一个模型,而加权系数的确定是最优组合预测模型确定的关键。我国有很多人从事过这方面的研究,得到一些结果(见[1]、[2]).本文根据广义最小二乘法和加权最小一乘法思想,再论最优组合预测模型的确定. 2 根据广义最小二乘法确定最优权系数设对于同一预测问题我们有几种预测方法。 y(?)实际观测值,t=1,2,…,N; y(?)第i种方法的预测值,i=1,2,…,n; (?)=y(?)—y(?)第i种方法的预测误差; W_(?)第i种方法的加权系数,(?)=1; (?)加权组合预测值; e(?)=y(?)—y(?):组合预测误差. 根据广义二乘法的思想,最优组合预测模型,其权系数W=(w_1,…,w_n)~r应使下式中的J达到最小     

组合预测权系数确定的一种合作对策方法

从对策论的观点出发，把组合预测中各单项预测模型视为合作对策的局中人，把组合预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。     

线性与非线性最优组合预测方法的比较研究

通过建立六种线性和非线性的最优组合预测模型，比较了线性组合预测和非线性组合预测方法，以及神经网络方法和其它最优组合预测方法的预测效果。实证分析表明，非线性组合预测方法的总体预测效果优于线性组合预测方法，并且基于神经网络的非线性组合预测方法具有优良的特性和更高的预测精度。     

变权组合预测模型研究

文献[1]就变权组合预测模型进行了有益的探讨,本文继续研究这一问题,给出完整的计算方法和应用实例。     

折扣组合预测法研究

普通最优组合预测向量的确定常以组合预测误差平方和最小或误差绝对值和最小为标准,忽视了近期误差比远期误差重要的事实。本文提出折扣组合预测法确定最优组合预测模型的方法,从而提高了预测尤其是近期预测的精度。     

无偏组合预测模型研究

无偏组合预测模型研究曾勇，唐小我，王竹（电子科技大学管理学院６１００５４）１引言目前组合预测方法研究主要侧重于不同预测精度指标（即各种预测误差范数性能指标［１］）下最优组合权重的确定方法。常用的预测精度指标有预测误差平方和［２］、最大绝对值预测误差以...     

变权重组合预测模型在区域电网负荷预测中的应用

区域电网的负荷预测受许多不确定因素的影响,单项预测模型反映的只是某一个(或某几个)因素,组合预测模型改进了单项模型的片面性,但常规的组合预测模型的权系数是固定的。变权重组合预测模型是在最大信息利用的基础上,将几个单项模型进行组合,集多种单项模型所包含的信息是降低这些影响、提高预测准确性的有效途径。文章以西藏林芝电网最大负荷为资料进行了预测,将其预测结果与单项预测曲线相比,指出变权重组合预测模型的预测精度高于其他模型。     

基于IOWA算子的组合预测方法

有序加权平均(OWA)算子是近年来发展的在多属性决策中用于集结各决策者的偏好信息或方案优选的方法。通过引进诱导有序加权平均(IOWA)算子，提出了以误差平方和为准则新的组合预测模型，给出了IOWA权系数的确定的数学规划方法。该模型能提高组合预测精度，最后的实例分析表明了模型的有效性。     

基于组合的电力系统无功优化及组合权重的确定

电力系统无功优化是提高电力系统电压质量的重要措施之一,我们有必要采取措施使电力系统的无功规划达到最优,但是由于电力系统无功规划的非线性和复杂性,所以很难找到一种方法使其达到最优解,本文基于此点,将多种无功优化方法求得的解进行组合,从而得到一组最优解,减小了一种方法所带来的误差,本文还根据每种解的误差确定每种解在组合中的权重。     

基于混沌搜索的LS-SVM预测算法

为利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)来进行预测,首先要确定影响LS-SVM模型的两个主要参数γ和σ,针对该问题提出了采用混沌搜索算法来搜索该模型的最优参数组合。混沌搜索的运动轨迹具有遍历性,随机性,可以进行全局和局部寻优,利用该算法搜索最优参数来确定预测模型,然后将该预测模型用于预测实践。实验结果表明,该模型具有较精确的预测精度和适用性。     

城市水资源利用建模分析研究

本文以北京市为例,分别应用无偏灰色GM(1,1)预测模型和非线性预测模型对北京市的用水量进行了预测,由于单个的预测方法缺乏普遍性,所以本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型及非线性预测模型的加权组合模型,对北京市的用水量进行了预测,预测结果显示,与北京实际用水量相比,无偏灰色GM(1,1)预测模型的预测结果的误差平方和较小,而平均绝对误差较大;非线性预测模型的预测结果的误差平方和较大,但平均绝对误差较小。加权组合模型可以平衡以上两种预测模型的优缺点,其预测结果的平均绝对误差和误差平方和均介于两种模型之间,使得结果更加精确可靠,此方法可以用于城市用水量的短期和长期预测中。     

递归等权组合预测

本文提出了递归等权平均(Recursive Equal Weighting简称REW)组合预测方法。理论及实例证明了该方法的有效性。     

确定最优组合预测权重数的线性规划方法

1 引言组合预测是两个或两个以上不同的预测方法对同一预测对象进行预测,对各个单独的预测结果适当的加权后取其平均作为最终预测结果的预测方法。组合预测是集结所有单个预测方法包含的有用信息建立的一种预测方法,从而使其具有对未来变化的适应能力,减少预测的风险,提高预测的精度。组合预测的关键是恰当地确定单个预测方法组合的权重数.文献[1]～[4]给出确定权重数的若干算法,采用不同的标准就有不同的最优组合预测方法。本文给出以组合预测偏差绝对值和最小为标准,用线性规划的理论和算法确定组合预测权重数的一种新方法.并给出简单平均预测在该标准下是最优组合预测的充要条件。     

基于灰色组合熵权的高校科学研究评价

指出了熵权的局限性,将主观赋权与客观赋权结合起来,给出了灰色组合熵权应用于科学研究评价的步骤.通过灰色关联度和组合熵权理论的结合,对教学研究型大学各个学院的科学研究进行评价.文中提出的熵权局限性对于其它客观赋权方法也有重要借鉴意义.     

组合预测方法中的权重算法及应用

系统地分析了组合预测模型的权重确定方法,并估计各种权重的理论精度,以此指导其应用。文章还首次提出用主成分分析确定组合模型权重的方法,最后以短期(1年)负荷预测为例,检验各种权重下组合预测模型的精度。     

基于熵权模糊综合评判法的工程交易模式决策

针对现有工程交易模式决策模型中,准则权重的确定主观色彩过浓的现状,引入熵权的概念,运用熵法确定的能反映备选方案信息的客观权重,对专家的主观权重进行修正,建立基于熵权的模糊综合评价模型,并通过比较各备选方案与理想方案的贴近度求出最优方案,并进行实例分析。