基于一种贴近度的IOWA算子的优性组合预测模型

传统的组合预测模型中每一种单项预测方法在各个时点具有相同的加权系数,但实际上同一种单项预测方法在各个时点的预测精度有高有低,为了克服单项预测方法取固定权系数的缺陷,构建了基于一种贴近度的IOWA算子的变权系数的组合预测模型,并探讨模型的非劣性组合预测、优性组合预测存在性的充分条件,实例分析结果表明：该模型在预测效果评价指标体系中明显优于传统的组合预测方法。     

组合预测模型预测精度的贴近度评价法

一组单项预测模型在不同的准则下,建立的组合预测模型一般是不同的.为了比较这些组合预测模型的预测精度,文章引入了组合预测模型点预测精度的数量指标,从而得到了组合预测模型的点预测精度向量.根据这些点预测精度利用算术平均最小贴近度,给出了组合预测模型预测精度的评价.实例分析结果表明:该评价方法客观准确,可操作性强.     

基于贴近度的诱导广义OWA算子最优组合预测模型

文章提出新的基于相关性的指标的变权组合预测模型.文中引入λ次幂误差,将贴近度和IGOWA算子结合起来,构建了基于最大最小贴近度的IGOWA算子的组合预测模型.同时将组合预测模型转化为容易求解的线性规划模型,从而获得权系数的计算方法.最后,通过一个实例计算表明,文章所提方法能够有效提高预测精度.     

基于联系数贴近度的区间型组合预测模型及其有效性

利用区间数和二元联系数的相互转化关系,把区间数组合预测问题转换成二元联系数组合预测问题。在联系数贴近度的最优准则下,建立基于联系数贴近度的区间型组合预测模型,分析了该模型的有效性理论,包括:基于联系数贴近度的区间型组合预测模型是非劣性组合预测、优性组合预测的充分条件定理,基于联系数贴近度的区间型组合预测模型的冗余预测方法的存在性和冗余方法的判定定理。对某省社会保障水平适度区间值进行组合预测的实证分析,结果显示所建立的模型能有效提高预测的精度。     

基于组合预测模型的粮食价格模拟仿真比较

文章构建了基于组合预测模型的粮食价格预测模型,并实例分析了基于组合预测模型的粮食价格预测模型要比基于单一预测模型的粮食价格预测模型精度高.文章分析了现有的粮食价格预测模型的研究成果,并指出研究成果中存在的缺陷,接着建立了基于组合预测模型的粮食价格预测模型,推导出确定组合权重的计算公式,最后通过实证对比分析了基于组合预测模型的粮食价格预测能有效提升粮食价格预测精度,说明所建立模型的可行性和有效性.     

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.     

基于SARIMA-GMDH的CPI组合预测模型

文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势.     

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.     

基于模糊相对误差等式的组合预测模型

预测的关健是建立合理的预测模型,不同的预测模型各有长处,通过对不同预测模型的线性组合可以得到效果更好的线性组合预测模型.组合预测法的关键是确定组合的权重.文章给出了一种基于模糊相对误差等式模型的组合预测方法,将模糊等式转化为线性规划问题,通过求解该线性规划,得到最优线性组合权重值.实例表明,该方法计算简单,且预测精度高.     

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.     

基于灰色关联度的第三产业发展趋势组合预测模型

为更加准确预测第三产业发展水平发展趋势,文章在探讨单一预测模型建模原理的基础上,基于灰关联度能有效刻画曲线间相似程度的原理,给出了基于灰关联度的第三产业发展趋势的组合预测权重确定模型,实证分析了基于灰关联度的第三产业发展趋势组合预测模型要比单一预测模型的预测精度高.     

基于IOWGA算子的最优组合预测模型及应用

文章在预测有效度和IOWGA算子等概念的基础上,建立了基于IOWGA算子的误差平方和的组合预测模型,预测误差结果分析表明文中的方法比原文方法更能提高预测精度,是一种优性组合预测,最后探讨了模型在公路客运量预测中的应用。     

基于IGOWLA算子的最优组合预测模型及应用

OWA算子及其拓展后的信息集成算子已被广泛应用于组合预测中。文章在有序加权对数平均算子基础上提出诱导广义有序加权对数平均算子(,IGOWLA)的概念,讨论它的几种特殊情形,同时研究它们的一些性质。然后给出一种基于IGOWLA算子的组合预测模型,并探讨权系数求解方法。     

基于DFA方法的自组织组合预测模型的应用

文章运用消除趋势波动分析(DFA)方法,计算了四川省工业增加值季度数据的标度指数,该指数表明四川省工业增加值的时间序列值具有长程相关特性,其预测模型有较好的拟合效果.在此基础上根据自组织数据挖掘的理论与方法,提出了自组织组合预测模型.模型预测结果及与ARIMA、GMDH自回归、SPSS曲线估计等三个单项预测模型及最优线性组合、人工神经网络组合等常用的组合预测模型的对比表明,自组织组合预测模型不仅改善了对数据样本的拟舍精度,而且显著提高了模型的预测能力.     

基于ARMA-GM-BP组合预测模型及应用

文章介绍了ARMA、GM(1,1)模型并建立了ARMA-GM-BP组合预测模型;通过对中国2005～2013年(DP的预测和检验,表明该组合预测模型的拟合及测试效果比单独利用ARMA、GM(1,1)模型的效果有很大改善;最后运用ARMA-GM-BP组合预测模型,对中国2014年、2015年的GDP作出了预测.     

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.     

基于相关性指标与广义IOWA算子的区间型组合预测模型

文章基于诱导有序加权平均算子构建了广义IOWA算子,结合相关系数、灰色关联度、夹角余弦、Theil不等系数四种相关性指标,建立了相应的广义单目标最优化模型,并分别对基于四种相关性指标的区间组合预测模型的优劣性进行了定义,提出了基于左右端点的区间型组合预测模型与区间组合预测效果评价指标,通过实例对所建立区间组合预测模型的有效性进行了验证与评价.     

基于混频数据的宏观经济组合预测模型与实证

文章利用我国日度金融数据和月/季度宏观经济数据,从伪样本外预测的角度,构建混频数据抽样模型(MIDAS),并加入金融、经济领先因子,对比四类组合预测模型对宏观经济的预测精度。结果显示:组合预测模型能减少对宏观经济预测的系统误差,提高预测精度。其中,日度金融数据可以提高单变量的预测精度;无论在MIDAS还是在传统预测模型中,月/季度宏观经济数据均能提高对宏观经济的预测精度;月/季度宏观经济数据对宏观经济的预测效果与日度金融数据对宏观经济的预测效果相当,甚至优于日度金融数据对宏观经济的预测效果;月/季度宏观经济数据的领先项对我国宏观经济的预测效果较好。     

基于IGOWLA算子的区间组合预测模型

文章针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,将区间数的左右端点作为考虑问题的出发点,引入诱导广义有序加权对数平均算子(IGOWLA)算子的概念,以误差平方和为准则,分别建立左右端点的基于IGOWLA算子的变权系数最优组合预测模型,并通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型.通过实例分析说明了该模型能有效提高预测精度.     

基于Theil不等系数的C-IGOWLA算子的区间组合预测模型

传统的组合预测方法通常是针对非区间数据在最优准则下来建立最优预测模型的,但实际,中在不确定环境下样本数据和预测值序列均以区间数形式给出,因此有必要研究区间组合预测模型.文章引进连续区间诱导广义有序加权对数平均算子(C-IGOWLA)的概念,以Theil不等系数作为最优准则,提出了一种新的基于Theil不等系数的C-IGOWLA算子的区间组合预测模型,并结合实例验证了模型的有效性.