国内生产总值回归预测新探

文章通过对我国2012年国内生产总值回归预测实证分析,研究了国内生产总值的主要影响因素及回归预测的新方法.在研究中首次提出了多个一元回归模型组合运用、组合模型权数按各相应模型误差率大小进行分配,以及一元回归组合模型与多元回归模型再组合运用的思想和方法.这对于完善回归预测理论和方法,拓展预测研究思路,增强预测方法的选择性和应用性等,具有重要意义.     

基于多因素影响的房地产价格预测模型

文章根据我国房地产发展情况以及与其影响因素之间复杂的非线性关系,提出了基于多因素影响的房地产价格预测组合模型.首先运用灰色关联法对影响因素进行计算排序,筛选出主要的影响因素变量,然后应用改进的小波神经网络组合预测法对房地产价格进行预测,最后使用马尔科夫链分析法将预测值区间化,提高预测值的可信度,得出最终预测结果.研究表明,考虑多种因素影响的房价预测模型能够有效地预测房地产价格,且较传统的预测方法大大提高了预测精度.     

基于两个单项模型的组合预测模型构建方法

组合分线性和非线性两种,在任选两个模型采用组合预测方法时,如何确定哪种组合方法效果更好成为重点.文章从协整关系和优性组合判定方法两方面提出确定线性组合条件及线下组合建模过程.在线性关系不满足时,对组合模型进行改进,采用BP神经网络对模型进行非线性组合,使其达到组合预测目的.同时,给出在任取两个模型的情况下,进行组合的方法和步骤,既提高组合预测精度,又达到简化计算过程的目的.     

FAR(p)与指数平滑的组合预测算法

一、引言 梅炽、姚俊峰等在<粗铜冶炼中铜铳品位的动态预测模式>一文中(见中南工业大学学报,2000,31(1):34-36)和邵义元在一文中(见鄂州大学学报,2002,9(4):38-39)提出了一种对铜统品位进行预测的方法,即以采集的现场数据为基础,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型.并将两种模型按最小二乘原理,以组合预测误差平方和为目标函数,通过使误差平方和极小化来确定两种预测方法的最优加权系数,建立一种新的组合模型,其预测误差最小.结果表明,在当时数据下,AR(p)与指数平滑组合模型比AR(p)与指数平滑模型单独使用时精确度都要高.本文在此基础上,对AR(p)与指数平滑组合预测模型做了改进,将AR(p)模型中的时间序列模糊化,便成为模糊时间序列,进而建立模糊时间序列AR(p)模型,即FAR(p)模型.从而提出一种新的组合预测模型--FAR(p)与指数平滑组合预测模型.最后将两种组合模型用于预测油田产油量,结果表明,FAR(p)与指数平滑组合预测模型比AR(p)与指数平滑组合预测模型有更高的预测精度.     

基于组合模型的海南瓜类产量分析预测

伴随着海南国际旅游岛建设,海南农业迎来了新的发展契机,而瓜类产量作为影响海南农业经济的重要因素和指标,具有非常重要的研究意义。要解决海南瓜类滞销问题,就需要有长远的政策考量,才能走出瓜类价格波动周期,而价格波动是由产量大小决定,因此,我们必须对瓜类产量进行全面分析与预测。鉴于单项预测模型的局限性,文章运用时间序列ARIMA模型、指数平滑模型、曲线回归模型的组合模型,对海南连续几年瓜类产量规律进行了预测分析。     

基于信息准则的最优组合预测小样本改进模型

在对样本量小且波动大的变量进行预测时,最优组合模型往往容易出现过拟合问题而导致预测效果不佳.借鉴信息准则中对过拟合问题的处理方式,结合等权组合在预测实践中的良好表现,通过在最优组合模型的目标方程中增加向等权收缩的惩罚项,建立了最优组合预测小样本改进的二次规划模型.最后通过实例,用最优组合预测和其他常用组合预测方法结果的比较,说明了该方法的可行性和有效性.     

最优加权组合法在中国粮食产量预测中的应用研究

组合预测模型可以较大限度地利用各种预测样本信息,比单一预测模型考虑问题更系统更全面.能够有效地减少单个预测模型中一些随机因素的影响,从而提高预测精度.文章利用最优加权组合法,对柯布一道格拉斯生产函数模型,指数平滑模型和ARMA模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来十年的粮食预测产量;而根据MSE准则得出组合预测模型的精度比其余单一的预测模型的预测精度高.与我国在2008年提出的<国家粮食安全中长期规划纲要>中的目标进行比较发现,如果在现有条件下要达到目标,政府必须在政策和农业技术等层面制定更加切实可行的措施.     

我国能源需求预测模型研究

本文首先比较了不同的能源需求预测方法的特点,并选择确定性加随机性时间序列组合模型对我国能源需求进行预测;然后详细介绍了建模的过程,并对模型预测精度和参数稳定性作了评价,结果表明本文采用的组合模型是一种比较有效的预测方法;最后用该模型对我国2004-2020年能源需求进行了预测.     

海洋经济预测模型的创新研究

组合预测法综合运用多种预测理论,最大可能地利用可用信息,预测精度高于基于单一模型的预测方法.组合预测模型主要有两种方式:串联型组合预测法和并联型组合预测法.文章以海洋经济的发展趋势预测为例,分别采用不同的预测方法进行实证检验,结果表明串联型组合预测法的预测精度要高于并联型组合预测法.     

基于文化算法的支持向量机组合预测模型

为提高预测精度,文章提出基于文化算法的支持向量机组合预测模型.以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,用文化算法对支持向量机参数进行优化,并建立支持向量机对单一模型的预测结果进行组合预测.算例结果表明,该模型综合了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差远远小于各单个模型的预测误差,其预测精度更高,模型的实用性更强.     

几种组合预测方法对股票市场的预测效果研究

为了研究几种组合预测方法的预测效果,文章首先利用GM(1,1)、BP神经网络、支持向量机(SVM)三种单一预测方法对2008年的上证工业股指数、上证商业股指数、上证地产股指数、上证公共事业股指数作了预测,然后分别利用最优权重线性组合预测模型、基于SVM和基于BP神经网络的非线性组合预测模型对上述股指作了预测.通过对各种预测方法的预测效果进行对比分析,发现:在进行组合预测时,选择其中预测效果最好的一种方法作为二次组合预测的模型可以大大提高组合预测的效果.     

人才规模优化的多目标组合预测模型

本文构建了基于模糊综合评价方法的人才规模优化多目标组合预测模型,对组合预测模型中权重的确定过程进行了详细阐述.该模型较之现有的人才规模优化预测研究采用单一模型预测更加全面合理.     

我国区域物流发展预测

物流需求预测是政府有关部门制定物流规划和建设物流基地的决策依据,也是第三方物流企业发展物流业务的重要前提.本文在对物流需求变化的影响因素分析以及对物流需求指标选取的基础上,采用回归模型、灰色预测方法、加权组合模型对湖北物流需求进行预测.使最终的预测结果收敛于一个较窄的区间内,这种预测模型较完全反映物流需求量的变化规律.     

基于IOWA算子的优化灰色组合模型及其应用

为了提高灰色模型在实际应用中的预测精度,文章对经典GM(1,1)模型进行了改进优化.首先从初始值、背景值和灰色微分方程三个方面优化经典GM(1,1)模型,然后运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三个优化模型进行组合赋权,建立基于IOWA算子的优化灰色组合模型,最后将该组合模型应用到江西省农村电力中长期负荷预测中.结果表明,所提出的组合模型比经典模型和单项优化模型具有更高的预测精度.     

基于BP神经网络与修正GM(1,1)模型的能源消费组合预测

随着我国经济社会的进一步发展,能源需求逐步增大,且消费量的增长与多种因素相关.能源消费预测存在与多因素的关联.文章在基础GM(1,1)模型框架下,以重新累积生成累加后序列预测值的方式进行GM(1,1)的无偏化修正,并按照加权平均背景值重设进行pGM(1,1)模型修正;并以各种非线性参变量间的映射纳入组合BP神经网络的能源消费预测.结果证实,无偏GM(1,1)、pGM(1,1)模型有效降低了GM(1,1)的预测平均相对误差,再与BP神经网络组合预测,形成了较好的能源消费预测精度.     

基于ARIMA-GMDH的GDP预测模型

文章先对四川省GDP分别建立了ARIMA时间序列模型和GMDH变量自回归模型来进行预测;然后利用GMDH自组织建模方法建立ARIMA-GMDH组合预测模型来预测;最后使用Bonferroni-Dunn方法对三个模型的稳定性进行分析检验。模型预测结果和稳定性检验结果表明:基于ARIMA-GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测都优于另外两种单预测模型。相比之下组合模型在拟合和预测效果具有较高的可靠性、准确性和稳定性。     

公益金预测的三种模型及其经验测算

文章给出了灰色预测、幂函数多项式预测、最优加权组合预测等三种公益金预测模型,并以我国福利彩票公益金数据进行了实证检验.研究结果表明:与其他两种预测模型相比,最优加权组合模型对样本数据的拟合效果最好.最后,运用该模型对未来5年的福利彩票公益金进行了预测.     

结合景气指数的GDP组合预测模型研究

文章首先对中国季度GDP序列建立了AR-GMDH预测模型;然后加入对GDP相关性较大的景气指数,建立了ARCH模型;最后利用GMDH自组织建模方法提出新的组合预测模型.对比分析各模型预测结果表明:两种单一模型预测误差均在可接受范围之内,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果比单一模型更优.     

基于组合加权算术平均算子的组合预测方法

组合预测能有效结合单一预测模型的优势,有效提高预测的精度,文章在建立广义相对偏差组合预测权系数确定模型的基础上,给出广义相对误差组合预测权系数确定模型的遗传算法求解过程,最后给出基于组合加权算术平均算子的组合预测集结方法.     

基于IOWA算子的税收组合预测模型

文章引进诱导有序加权平均(IOWA)算子的概念,建立诱导有序加权平均新的组合预测模型.该模型与传统的组合预测方法的区别在于组合预测的赋权系数与单项预测模型无关,而是与单项预测模型在各时点上的预测精度的大小密切相关,这是组合预测方法的一种新的可变赋权方法.文章给出了基于IOWA算子的税收组合预测模型,实例分析结果表明该模型是可行和有效的.