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.     

无人战斗机态势评估变精度粗集决策方法

为了解决在态势评估中一般粗糙集决策方法仅对规则进行提取而不完成规则匹配的问题,提出了基于加权相似性度量的无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）态势评估的变精度粗集决策方法。建立了UCAV态势评估决策信息系统模型,基于正确分类率β的确定原则,给出了β值的确定方法,在该β值下从决策模型中提取出了决策规则。提出了基于互信息度的属性相对重要度计算方法,并依据相对重要度给出了属性的客观权重,结合专家经验形成了属性的综合权重。提出了基于属性综合权重的加权相似性度量方法,通过比较当前对象与决策信息系统中所有对象的相似程度给出决策结果,完成对该对象作战意图的预测。结果表明,该方法有利于UCAV对对象作战意图的预测和判断。     

基于组合预测的装甲装备器材需求确定

为提高装甲装备器材需求预测的科学性,设计基于组合预测的器材需求确定方法。首先明确组合预测模型的构建流程与具体步骤,引入预测有效度理论,以评估模型的预测有效度。其次优化了关联面积法,实现组合预测模型中构成单元权重的动态配置,为模型滚动式更新及最终确定奠定基础。算例分析过程表明,基于组合模型的预测不仅能够提高局部器材需求预测的准确性,而且能够提升整体预测过程的稳定性。     

一种基于误差分析的区间数多属性决策方法

针对属性值以区间数形式给出,属性权重信息完全未知的区间数多属性决策问题,提出了一种基于误差分析的方法。对区间数多属性决策问题及误差传递公式进行了描述,并将区间数决策矩阵写为误差分布的形式。利用属性中间值决策信息,给出了基于属性值绝对偏差的大小确定属性权重中间值的方法,并依据线性加权算法得到方案综合评价值的中间值。在此基础上,依据误差传递公式求出属性权重和方案综合评价值的误差估计值,由此得到权重区间和方案综合评价值区间。进一步利用基于可能度的区间数排序方法得到方案排序。最后,给出了一个算例。     

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.     

用基于加速遗传算法的组合预测模型预测海洋冰情

提出了建立组合预测模型的新方法(AGA-CF),以组合预测模型的预测误差绝对值和最小为优化准则,用加速遗传算法确定组合预测模型各单个预测模型的最优权重,并把AGA-CF应用于实际的海洋冰情预测中。结果表明:AGA-CF综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差明显小于各单个预测模型的预测误差,AGA-CF的预测结果更为稳健;AGA-CF方法可操作性和通用性强,可适用于其他组合预测的实际问题中。     

基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的知识推送算法

为了提高用户相似度计算的精度和知识推送的准确度,提出了一种基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的协同过滤推送算法。该算法首先对知识项进行聚类;其次在每一类中引入用户兴趣度函数来对类内未评分知识项进行评分值预测;然后在每个类的用户相似度计算中引入热门物品权重系数,用以惩罚热门物品对用户相似度的影响;最后在推送当中引入用户兴趣随时间变化的权重系数。实验还采用MovieLens数据集进行了测试,结果表明,改进后的算法比传统的协同过滤算法在推送准确度上有明显提高。     

基于n阶平均发散度的混沌时序可预测尺度研究

深入分析了基于最大Lyapunov指数的混沌时序可预测尺度确定方法,指出了其存在的不足。在此基础上,提出了一种新的基于n阶平均发散度的可预测尺度确定方法。首先给出了n阶平均发散度的定义;然后阐述了新方法的基本原理,并总结了可预测尺度的计算步骤;最后将所提方法应用于电力负荷时序可预测尺度的确定中,通过对预测误差的分析和比较,验证了新方法的有效性。     

复杂装备费用驱动因子识别的效应比重极大熵模型

针对复杂装备费用预测中样本少和费用影响因素繁多的问题,分析费用因素的驱动比重。综合考虑驱动比重的最大化和因素权重的不确定性,运用极大熵原理,建立多目标权重配置模型,并利用拉格朗日乘子法求解权重。依据因素权重大小和权重的接近度选择费用驱动因子,利用所选择的驱动因子建立多元回归模型。与已有文献中的方法对比,结果表明本文的方法具有较高的预测精度,说明基于驱动比重最大化的复杂装备费用驱动因子识别模型能够诊断费用的关键影响因素。     

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。     

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.     

基于VMD的中国出口集装箱运价指数分析与组合预测

基于分解-重构-分项预测-集成思想,通过优选分解方法、优化重构方法、优选预测方法及合理选择集成方法等途径,构建了基于变分模态分解(VMD)的组合预测模型,对中国出口集装箱运价指数(CCFI)进行了预测,分析了CCFI波动特性及经济内涵.首先,选用VMD将运价指数序列分解为多个模态分量;其次,采用C值优化的FCM算法将模态分量重构为高、中、低频和趋势项,通过波动特性分析挖掘了重构项蕴含的短期市场不均衡因素、季节因素、重大事件及市场供需等经济内涵;再次,构建了基于数据特征分析的预测模型优选方法,进行了重构项预测;最后,将重构项预测值相加集成,分析了预测效果.实证结果表明,构建的组合模型预测效果优于BPNN、SVM、ARIMA等单一模型、EMD组合模型及未优化的VMD组合模型,较好地体现了CCFI外在波动特征与内在经济意义.     

用神经网络组合预测法估算反舰导弹研制费用

运用BP神经网络组合预测法对反舰导弹研制费用进行估算。首先分别利用神经网络和回归分析方法对导弹研制费用进行估算 ,然后利用BP网络对所得结果进行组合预测。计算实例表明 ,使用BP神经网络组合预测方法所得的预测结果比单一使用神经网络或回归分析方法所得结果总体误差要小 ,因而该方法是可行的、有效的。     

基于LSTM-SVR模型的航空旅客出行指数预测

航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义，定义了一种航空旅客出行指数，运用机器学习方法对航空旅客出行指数进行预测，克服了单一预测模型精度的不足，提出一种将长短期记忆网络(LSTM)与支持向量回归(SVR)相结合的航空旅客出行指数组合预测模型，并对预测结果集进行聚类分析。以上海机场航空旅客数据为实证，验证了LSTM-SVR组合预测模型可行性与有效性，实验结果显示：LSTM-SVR组合预测模型较传统单一预测模型具有更高的精度；同时，LSTM-SVR组合预测模型与其他组合预测模型相比也有较明显优势。此外，基于K-均值算法对航空旅客出行指数进行聚类分析并给出评级，此举为机场运营管理及旅客出行提供一定的决策支持。     

基于粗集的水文单要素预报模型

基于粗集理论,应用水文系列自身的历史资料作为预报因子,建立了水文单要素分级预报模式.在建立预报模式的过程中,由属性重要度和规则出现频度最大原则确定问题的最小规则集,即预报模式集,提出应用预报模式集对预报对象的支持强度最大原则作预报决策.建立的模式经应用于大伙房水库年径流预报,表明应用粗集理论提取的预报模式集,能有效地描述预报因子与预报量间的强非线性映射关系,具有较高的判别率;粗集预报模式由简单的决策规则组成,易于理解与使用.     

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．