基于组合预测的商品销售量预测方法

文章结合商品销售量的实际应用背景,在探讨单一预测模型建模原理的基础上,提出了能有效克服单一预测模型预测精度不高这一缺点的商品销售量组合预测模型,并推导出组合预测模型权重确定公式。文章还基于商品销量组合预测模型实证分析了组合预测模型在商品销售预测过程中能有效提高预测精度,且操作简便可行。     

加权残差平方和最小的组合预测组合权重的确定

文章分析了组合预测中组合权重恒大于零的不足之处,证明了组合加权权重可正可负;根据新旧历史数据对预测结果的影响程度不同,探讨并给出了时间权重的概念和时间权重应该满足的条件,且基于所给时间权重建立了加权残差平方和最小的组合预测组合权重确定模型,并推导出了基于时间权重的组合预测组合权重确定公式。     

基于TOPSIS的成本组合预测方法及其应用

准确的成本预测是企业制定经营决策和经营计划的前提和基础,它对加速企业的发展和提高企业经济效益产生极其重要的作用.文章首次将组合预测引入成本预测过程中,并基于理想解法(TOPSSI)给出一种确定组合权重的方法,从而建立了基于TOPSIS的成本组合预测方法,最后实例分析了该方法在提高成本预测过程中能有效提高预测精度,说明了本方法在成本预测过程中的有效性、可行性和可操作性,完善了成本预测方法的理论体系.     

浅谈权重综合方法及组合预测

本文简要介绍了权重综合的组合预测方法,并用实例证实了组合预测方法在实际统计预测中的应用。     

基于区间标度的旅游需求组合预测方法

针对旅游需求预测中存在的不确定性问题,文章提出一种基于区间标度的旅游需求组合预测模型.为克服旅游需求预测中存在的不确定性因素的影响,构建了基于区间数时间序列的旅游需求组合预测模型,利用最优原理构建了基于区间数的旅游需求组合预测模型的组合权重确定方法,给出一种快速确定区间型旅游需求组合预测模型的组合权重计算公式,实证验证了此方法的合理性和可行性.     

油田产量的最优加权组合预测方法

文章利用因子分析法,对影响油田产量的多个因素进行分析.最终用较少的变量代替原来各因素.然后基于BP神经网络方法和多元回归预测方法,建立最优加权的组合预测模型.对油田的产量进行预测.经验证,组合后的模型比单一模型预测效果更好,对实际生产有一定的指导意义.     

基于相关系数及IOWA算子的区间组合预测方法

传统的组合预测方法是针对数字型数据并以改善拟合误差平方和为准则来建立模型。然而,在不确定环境下,样本数据和预测值均以区间数给出,因此有必要研究区间组合预测模型。文章引进IOWA算子以及相关系数概念,建立了多目标的区间组合预测模型,并探讨了模型的求解方法,再结合实例分析验证了模型的有效性,同时给出模型中的参数的灵敏度分析。     

基于预测期的变权重组合预测法及其应用

文章针对传统变权重组合预测利用基期误差最小化,求得权重与各个单预测方程预测期的预测值进行组合预测的问题,在充分考虑时间信息匹配的基础上,基于变权组合预测的基本原理对最小误差进行了预测修正,使原误差矩阵进行新陈代谢求得预测权重代替基期权重,使预测方程更加平稳.实例验证了预测结果的合理性.     

广义偏差最小的组合预测加权系数确定

文章基于组合预测值序列与实际测量值序列偏差范数最小建立了广义偏差最小权重确定模型来确定组合加权系数,并运用遗传算法求解该非线性模型。在对预测值组合中,提出将既侧重于每个数据本身又侧重于各数据所在的位置的混合加权算术平均算子集结各时刻的预测值,以便于提高预测结果的精确度。     

模糊变权组合预测方法研究

在不确定环境组合预测中,用模糊权重系数更能体现各单项预测方法的客观表现.文章提出一种新的权重系数为三角模糊数的组合预测方法.首先建立以组合预测精确度指数最小为准则的模糊加权组合预测模型,为了避免样本数据中极端值对模型的影响,对模型进行改进,提出带有0-1变量的模糊加权组合预测模型.进一步考虑到单项预测方法在不同时刻的表现有所差异,建立基于诱导有序模糊加权平均(IOFWA)算子的模糊变权组合预测模型,该模型不仅能克服极端值的影响,而且具有更高的预测精确度.并实证验证了该方法的适用性和灵活性.     

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.     

基于预测包容的组合预测单项模型遴选算法

对预测模型的合理选择是搞好预测的核心.文章针对面向组合预测的单项模型遴选问题,引入预测包容理论,提出了基于预测包容的组合预测单项模型遴选算法.     

石油价格的一种变权重组合预测

石油价格的预测具有重要的意义,近年来的研究表明,变权重组合预测比常数权重组合预测具有更高的精度.本文提出一种利用神经网络和时间序列进行变权重组合预测石油价格的方法,这种方法相对于常数权重组合预测方法更接近油价波动的实际情况,对于石油价格的预测具有一定的应用价值.     

变权重组合预测模型在短时交通流预测中的应用

文章通过分析短时交通流时序特性,将组合规划理论应用于短时交通流预测,建立了变权重组合预测模型。并以武汉市雄楚大道理工一桥路口东西直行交通流量为基础数据,采用变权重组合模型对其进行分析。结果表明:组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性;组合模型发挥了4种模型各自的优势,是短期交通流预测的有效方法。     

基于粗糙集的组合预测方法在粮食产量预测中的应用

粮食产量是国民经济发展一项重要指标,对粮食产量的预测,目前多采用组合预测的方法.在组合预测中单一预测模型的选择和组合系数的确定是两个至关重要的问题,本文基于粗糙集理论构建了一种新的组合预测模型,这种方法计算简单,无需建立数学模型,完全通过数据驱动.算例显示这种方法不但明显优于传统的最优组合预测方法,还优于先进的神经网络组合模型,在实际的粮食产量预测问题中有着广泛的应用前景.     

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.     

基于变异系数的区域物流需求组合预测方法

区域物流需求的预测关系到整个区域经济的宏观政策的制定和可持续发展。文章在利用能充分保留单一预测模型所包含信息的变异系数法确定组合权重的基础上,建立了区域物流需求组合预测模型。最后选择能充分反映区域物流需求的年货运量建立了区域物流需求组合预测模型,实例验证了文章所建立组合预测模型不仅比单一预测模型精度高,而且组合预测模型精度比单一预测模型的精度有较为显著的提高。     

基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法

建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值.文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型.针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法.最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度.     

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。