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几何平均组合预测研究

加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法．提出基于向量夹角余弦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．     

向量夹角余弦的IOWHA算子的变权系数区间型组合预测模型

客观世界中人们会用区间数来描述不确定和不完备的信息,由此开展区间型的组合预测方法的研究很有意义.将区间数的左、右端点分别视作时间序列,以向量夹角余弦为准则,结合IOWHA信息集结算子,借鉴实数型组合预测的思想,将实际值区间数和变权系数组合预测值区间数的左、右端点序列分别建立最优组合预测模型,最后引入偏好系数转换成单目标最优组合预测模型而实现求解.     

基于对数误差的IOWGA算子的三角模糊数变权组合预测模型

本文针对三角模糊数描述的复杂系统的预测问题,提出了一种基于对数误差的IOWGA算子的三角模糊数变权组合预测模型.首先将三角模糊数以面积型中心、面积型散度、质心三个指标进行描述,然后引入诱导有序加权几何平均算子(IOWGA)算子,并以面积型中心、面积型散度、质心三个指标的对数误差为最优准则,通过引入偏好系数将其转换为可变...     

IGOWC-OWGA算子及其在区间组合预测中的应用

针对C-OWGA(continuous ordered weighted geometric averaging)算子只能集结单一区间数据的不足,提出一类连续区间数集结新算子.在C-OWGA基础上引入IGOWA(induced generalized ordered weighted averaging)算子,构造出诱导广义加权的C-OWGA(induced generalized ordered weighted continuous ordered weighted geometric averaging,即IGOWC-OWGA)算子,以向量夹角余弦为相关性准则,构建一个连续区间组合预测新模型.最后经实例验证表明该新方法在提高预测精度方面具有显著效果.     

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.     

余弦算子函数拓扑与弱余弦算子函数拓扑

利用余弦算子函数及连续线性泛函的概念,引入两个新的局部凸向量拓扑,并对其基本性质进行讨论.     

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.     

基于Theil不等系数和广义诱导算子的组合预测

Theil不等系数极小化组合预测方法是基于相关性的组合预测方法的一种,把Theil不等系数及广义诱导有序加权平均算子结合起来,介绍了基于Theil不等系数及几种诱导算子相关的概念,并建立了基于Theil不等系数及几种诱导算子的最优组合预测模型,研究了最优组合预测模型的相关性质及模型有效性的评价方法。     

基于预测有效度的ICOWA算子区间组合预测模型

一阶预测有效度只考虑到预测精度序列的数学期望,而忽略了预测精度的方差对预测方法有效性的影响。为此,文章提出一种基于二阶预测有效度的诱导连续有序加权平均(induced continuous ordered weighted averaging,ICOWA)算子的区间组合预测模型,探讨了该模型的预测精度序列的数学期望和标准差所满足的不等式性质,并给出该模型的近似求解方法;最后给出一个实例分析,验证了该模型是有效的、可行的。     

诱导有序加权平均的组合预测模型及其应用

有序加权平均算子是近年来发展的在许多领域有着广泛应用的信息融合方法.本文引进诱导有序加权平均算子的概念,并探讨了它的一些性质,然后建立诱导有序加权平均新的组合预测模型,最后给出其在股票价格预测中的应用研究,实例分析结果表明了该方法的有效性.     

基于状态的航空发动机维修成本组合预测

针对发动机送修成本预估问题,在分析民用航空发动机基本维修工作的基础上,提出影响发动机维修成本的组成要素.结合航空发动机的送修特点和航空公司的实际需求,采用灰色理论,建立基于状态的发动机维修成本单一预估模型.在单一预估模型的基础上,运用统计粗集理论属性重要性判定方法,建立发动机维修成本组合预测模型.应用分析表明,组合模型较之单一预测模型在拟合和预测精度上都有明显提高,为航空公司合理制定维修计划和维修资金管理提供理论基础.     

双连续余弦算子函数及其生成定理

受文[7]启发,我们减弱余弦算子函数中的强连续性条件,把空间X约定到一个赋有范数拓扑(X,‖.‖)和局部凸拓扑(X,τ)的Banach空间上,同时引入了双连续余弦算子函数的概念,通过研究生成元及其预解式的性质,我们得到了双连续余弦算子函数的生成定理.     

基于GA-SVR的煤炭需求预测模型研究

在煤炭需求预测中, 存在历史样本量较小和非线性强的特点, 从而致使预测精度较低. 将支持向量机回归(support vector regression, SVR)与遗传算法(genetic algorithm, GA)相结合, 提出了适用于小样本量学习的GA-SVR煤炭需求预测模型. 通过分析选取5项指标作为煤炭需求的影响变量;以历史煤炭需求与其影响变量值为学习样本, 结合遗传算法确定SVR预测模型参数;实例结果表明GA-SVR模型预测精度优于BP神经网络模型.     

智能组合预测法在短期电力负荷预测中的应用研究

提出将Kohonen网络、Elman神经网络和遗传算法结合起来建立一种智能组合预测模型,此模型能够综合各种单一预测模型的优点,内在结构随时间的推移不断变化,符合电力负荷的特点,提高了负荷预测的精度.文中给出了三种网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,从而验证了智能组合预测模型的合理性和良好的应用前景.     

基于组合模型的网络流量预测

为了更好地对网络流量进行分析和管理,提出一种基于小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)和极限学习机(ELM)的组合预测模型W-ARMA-ELM.原始数据通过小波分解产生近似序列和细节序列,通过对分解序列的自相关性和偏自相关分析,平稳序列使用ARMA预测,而非平稳序列使用ELM预测.使用兰州大学教育网、网通流量数据和英国学术主干网流量数据三组不同的网络流量数据来检验组合模型W-ARMAELM的预测性能.实验结果表明提出的组合方法要比单一的ARMA和ELM预测效果要好.同时指出使用自相关和偏自相关分析相结合的方法对分解后的子序列进行平稳性判定有助于选择合适的组合模型从而提高预测精度.     

我国煤炭需求组合预测模型及应用

煤炭需求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,科学地预测煤炭需求量对于正确制定煤炭工业发展规划和优化配置煤炭资源具有重要意义。本文在对我国煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了一元回归模型、灰色预测的GM(1,1)模型和三次指数平滑模型3个单一预测模型;据此,基于二次规划法和Shapley值权重分配法分别构建了组合预测模型。实证研究结果表明,组合模型预测效果均优于单一模型,可以作为煤炭需求预测的有效工具;基于这一组合模型对我国2013—2020年煤炭需求量进行了预测,为制定未来煤炭需求发展规划提供了依据。     

自编码器与PSOA-CNN结合的短期负荷预测模型

提出了一种自编码器与PSO算法优化卷积神经网络结合的电力系统短期负荷预测模型。首先利用自编码器对相关变量数据进行处理,降低所需数据的噪声变量,提高预测效率;然后利用粒子群算法对卷积神经网络的权值和阈值进行优化,可有效提高预测模型的预测精度和预测速度。通过对实际电网的负荷数据进行仿真,验证了模型具有较高的预测精度。