共查询到20条相似文献,搜索用时 218 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
第三产业发展趋势的预测对于国家或地方政府制定宏观政策有着重要的意义。为更加准确的进行第三产业的预测,从多角度选取指标利用信息墒理论合成综合指标,建立灰色神经网络对其进行预测,实证分析表明灰色神经网络比单一的灰色预测模型和传统BP神经网络预测模型拟合和预测能力要好,说明了模型适应成都第三产业发展趋势的预测。 相似文献
3.
灰色关联分析是通过对时间序列数据几何关系的度量来比较系统中多因素的紧密程度的量.在组合预测技术中,通常利用灰色关联度最大化的方法来确定各单项预测模型的权重系数.文章在分析灰关联度模型的基础上,得到结论即组合预测离差平方和最小与灰色关联度在确定优性组合预测模型中具有一致性,实例分析证明结论正确、有效。 相似文献
4.
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. 相似文献
5.
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. 相似文献
6.
7.
8.
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。 相似文献
9.
结合景气指数的GDP组合预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
10.
11.
基于文化算法的支持向量机组合预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
12.
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. 相似文献
13.
14.
随着农村人口向城镇转移以及农村居民收入的增长,我国农村居民口粮需求逐年下降.预测农村居民口粮消费量不仅有助于把握农村居民消费结构的变动轨迹,而且对指导粮食生产也有重要的意义.文幸针对单一的预测模型可能存在的问题,利用时间序列和线性回归的组合模型对近30年我国农村居民口粮消费量进行了拟合.通过比较单一预测模型和组合预测模型的精度发现:相对于单一的预测模型,组合预测模型预测精度较高.利用组合预测模型,文章预测未来10年我国农村居民的口粮消费量会继续下降. 相似文献
15.
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。 相似文献
16.
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. 相似文献
17.
Grey-GARCH模型是一类新的波动率模型.针对单一Grev-GARCH类模型只能有限地提高波动率的预测精度,利用TSK模糊推理系统,结合组合预测的思想,建立波动率的TSK非线性组合预测模型.通过对上证综指和深证综指的实证分析,发现与单一Grey-GARCH类模型、RBF非线性组合预测模型和线性组合预测模型相比,TSK非线性组合预测模型总体上能够获得更高的预测精度,说明TSK非线性组合预测模型是一种有效的波动率预测分析方法. 相似文献
18.
19.
20.
基于粗糙集的组合预测方法在粮食产量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献