中美双边航空运输市场组合预测研究

预测应用研究表明,组合预测可以综合利用各单项预测方法所提供的信息,是提高预测精度的有效途径.本文在平均发展速度预测法、指数趋势预测以及灰色预测方法的基础上建立组合预测模型,采用熵值法确定组合权系数,预测了2006年至2010年中美间航空运输周转量、中美间航空客运量及货运量.     

基于关联面积的变权组合预测方法及其应用

变权组合预测方法是一种应用非常广泛的组合预测方法,它能够有效提高组合预测方法的预测和拟合精度.为了提高拟合精度,利用各个单项预测方法与原始数据序列在两个相邻时刻的关联面积以及关联度,给出了一种确定变权组合预测模型变权重系数的方法.最后利用该变权重的组合预测模型建立了新疆建设兵团城镇化发展水平的变权组合预测模型,结果表明这类变权组合预测方法具有较高的预测和拟合精度.     

组合预测模型在税收收入预测中的应用

准确预测税收收入,对于有效地进行市场经济条件下的宏观调控有着重要的意义.为了充分利用各单项预测的信息以提高预测精度,在现有研究的基础上,首先选取指数平滑法、偏最小二乘方法和灰色预测方法对税收收入数据进行定量分析;然后基于误差平方和最小构建了税收收入组合预测模型;最后的算例预测结果表明,构建的税收收入组合预测模型具有较优的预测效果.     

基于改进BP神经网络的组合预测模型设计

为提高预测精度,解决非线性组合预测中的困难,利用改进BP神经网络对非线性组合预测模型进行了设计.讨论了模型设立的原则和一般程序,比较其与传统的组合预测方法之间的优劣,并给出实例加以验证.结果显示,基于改进BP神经网络的非线性组合预测模型能够准确描述系统中的非线性,提高预测精度.     

基于ARMA-BP神经网络组合模型的电网大停电事故损失负荷预测

预测大停电事故造成的损失负荷,对电网的调度和安全运行有十分重要的参考意义.首先用绝对值法和相对值法分别对停电事故的损失负荷数据进行处理,利用ARMA模型对两种停电事故损失负荷数据序列进行预测,对比两种数据序列的预测结果,发现采用相对值法的预测精度更高,此外采用相对值法对数据进行处理还能消除电网发展对数据分析产生的影响,使预测结果更符合电网实际.为进一步提高预测的精度,提出了将ARMA模型和BP神经网络模型相结合的组合模型,并将其用于停电事故的损失负荷预测,通过与其他方法的预测结果及实际事故数据的比较分析,验证了该组合模型的有效性.最后采用相对值法的组合模型对2017年的损失负荷进行了预测,预测结果可为停电事故的规模等级划分及事故风险预警提供依据.     

加权几何平均变权组合预测方法及其应用

加权几何平均组合预测模型是一种常用的非线性组合预测方法.为了提高加权几何平均组合预测模型的预测和拟合精度,给出了一类加权几何平均变权重组合预测方法.最后将该变权组合预测模型应用于我国天然气产量的预测.计算结果表明加权几何平均变权重组合预测模型在时间序列数据的预测中具有一定的优势.     

基于预测精度的多目标组合预测优化模型研究

考虑了组合预测精度的数学期望和预测精度的标准差这两个指标 ,建立了多目标规划组合预测最优化模型 ,并给出其数学规划的解法 .最后进行实例分析 ,结果令人满意 .该模型能反映不同时间序列预测方法有效性     

基于改进灰色关联度的IOWA算子最优组合预测模型

通过引进诱导有序加权平均(IOWA)算子和改进灰色关联度的计算式,提出了新的基于改进灰色关联度的IOWA算子的组合预测模型.方法可以克服传统的组合预测方法赋予不变的加权平均系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷.定义基于改进灰色关联度的IOWA算子的优性组合预测的概念,最后给出实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度.     

基于人工智能的黄金价格非线性组合预测

黄金价格时间序列数据具有较强的非线性,在采用单模型对其预测时较多采用线性模型、非线性模型以及加入外生变量的非线性模型.但是,单一模型较难全面体现黄金数据的非线性特征,因此,预测效果不很理想.在利用线性方法进行模型组合时若被组合模型与原数据序列无线性关系,此时采用线性组合预测效果较差,甚至组合后的模型预测精度低于被组合的单模型精度.为充分发挥单一模型的优势,采用人工智能的方法建立非线性组合预测模型,模型可有效利用各模型特点,预测精度优于采用的各单一模型.     

基于组合预测方法的风电功率预测模型

风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法：三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。     

基于Theil不等系数的加权几何平均组合预测模型的性质

加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法。本文提出了基于Theil不等系数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理。     

基于向量夹角余弦的加权调和平均组合预测模型的有效性

加权调和平均组合预测为一种非线性的组合预测方法.提出了基于向量夹角余弦的加权调和平均组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理.     

岩土工程位移时间序列的组合预测研究

将组合预测方法用于岩土工程位移时间序列预测.结合实际观测数据,分别建立位移时间序列预测的GM(1,1)模型、Verhulst模型和趋势曲线模型.采用极小误差法确定各单一模型的权重,建立组合预测模型.应用表明,组合预测的精度高,为岩土工程位移预测提供了一种实用、可靠的方法.     

基于预测有效度的组合预测方法冗余信息的判定

基于预测方法有效度的概念 ,建立了考虑预测精度标准差的预测有效度的组合模型 ,提出了几个新的概念 ,给出冗余信息出现的两个判定定理 .并用实例说明判定定理的有效性 .     

一类基于OWA算子的组合预测模型及其性质

本文引进近年来提出的有序加权平均（OWA）算子，建立新的组合预测模型。首先指出最大绝对误差最小化的组合预测模型是其特例，并给出其线性规划的求解方法；然后对该模型提出非劣性组合预测、预测方法优超，冗余度等新概念；最后探讨了非劣性组合预测以及冗余预测方法的存在性，并给出冗余信息的判定定理。     

组合预测模型在能源消费预测中的应用

能源的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性,组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性.本文利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)模型、BP神经网络模型和三次指数平滑模型进行优化组合,建立了能源消费组合预测模型,实证分析结果表明预测值和实际结果有很好的一致性,可以作为能源消费预测的有效工具.     

组合预测方法在黑龙江垦区大豆产量预测中的应用

首先建立了黑龙江垦区九三地区的大豆单产的Logistic模型,通过梯度法得出模型的参数估计值,并对模型进行了分析.其次,再利用逐步回归方法建立了大豆产量与气象因子的逐步回归模型,确定了影响九三地区大豆产量的主要气象因子,最后运用组合预测和最优权数计算的方法,建立了九三地区大豆产量的组合预测模型,进一步提高了模型的精度,这对指导大豆生产具有重要意义.     

基于对数灰关联度的加权几何平均组合预测模型的有效性

基于对数灰关联度的加权几何平均组合预测是一种新的非线性组合预测。针对该方法提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念,给出优性组合预测存在的充分条件,最后证明冗余预测方法的一个判定定理。