最优加权几何平均组合预测方法研究

Based on theory of weighted arithmetic average prediction method, the paper introduces the optimal weighted geometric combined prediction method, arrives at some important conclusions about judging existence of optimal weighted geometric combined model and finally the author make an error analysis and comparison between optimal weighted average arithmetic combined prediction and optimal weighted geometric average combined prediction.     

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.     

非负权重最优组合预测的计算方法研究

非负权重最优组合预测的计算方法研究曾勇,唐小我组合预测（ＣｏｍｂｉｎａｔｉｏｎＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ）可以综合利用各单项预测方法提供的信息,是提高预测精度的有效途径。近年来,组合预测一直是国内外预测学界研究的重点课题之一。１９８９年,国际预测领域的权...     

确定组合预测权系数最优近似解的方法研究

一、引言组合预测可以综合利用各单项预测方法提供的信息,是提高预测精度的有效途径,组合预测的关键是确定各单项预测方法的加权系数;根据加权系数是否为时变参数,组合预测方法大致可分为非线性组合预测方法和线性组合预测方法两类;目前研究最多、应用最广泛的是线性...     

上证指数预测摸型——基于二次规划最优组合的神经网络方法

文章利用主成份分析构造神经网络输入矩阵:利用Bagging技术和不同神经网络算法生成一组神经网络个体:最后用二次规划最优组合方法,计算各集成个体的最优非负权系数进行组合集成,生成输出结论,以此建立股市预测模型.通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好,易于操作.     

最优加权组合模型在电力负荷预测中的应用

一、最优加权组合预测原理设Y为观测对象,其实际观测值向量为(Y1,Y2,Λ,Yn)。Y^1,Y^2,Λ,Y^m为种不同的预测方法,向量W=(W1,W2,Λ,Wm)T中的元素分别是它们在组合预测模型中的权重,第j种预测方法Y^j的预测值为Y^1j,Y^2j,Λ,Y^nj,其中j=1,2,Λ,m,则组合预测模型为:Y=mj=1!WjY^j=W     

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。     

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.     

论最优加权组合预测思想在证券投资决策中的应用

一、引言自Bates和Grange1969年在运筹学季刊上发表论文《组合预测》以后,国内外对组合预测的研究日趋活跃,已有不少方法和应用成果。通常组会预测模型是用多个预测方法对同一预测对象进行预测的加权组合。而各个预测模型的权重合成方法已有十几种。本文主要利用最小二乘、最小一乘及极小极大化准则下组合预测模型,讨论组合证券投资决策模型。二、最优加权组合预测模型对于一个实际预测问题,设yi,yZ…,人为n期实际数据,欲利用这n期数据对未来的n＋1期数据八十;进行预测,设为对于上述预测问题的N种不同预测模型的预测值,误差为：…     

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.     

组合预测方法在季节波动预测中的应用

季节波动是社会经济现象随着季节的变化而发生的周期性的变动,是季节性的固定规律作用于经济活动的结果。在经济现象的发展变化中,一般受四种波动的影响,即长期趋势、季节性波动、循环波动和不规则的随机波动。但在经济预测中要把握住前两点,一是要搞清楚季节波动的规...     

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。     

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.     

关于协同组合预测方法的探讨

文章在协同网络的基础上提出了一种新的组合预测方法--协同组合预测,协同网络有着深厚的数学物理基础,对比其他智能方法,如广义回归神经网络、支持向量回归、遗传算法等,结果表明:协同网络具有运算速度快,运行时间短,预测精度高等优势.     

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.     

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.     

组合预测方法在磷肥需求预测中的应用

本文通过建立三次曲线法、产值磷肥耗费系数法和Logistic模型对我国磷肥消费需求进行了预测,同时以组合预测误差绝对值的和为最小的标准建立了组合预测模型.