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。     

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.     

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.     

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.     

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.     

线性时变参数DGM(1,1)变权组合预测模型

文章为了提高统计组合预测的拟舍和预测精度,根据线性时变参数离散灰色预测模型的初值优化方法,给出了几个线性时变参数DGM(1,1)模型作为单项预测模型,进一步利用这些单项预测模型建立了一类变权线性时变参数组合预测方法.最后,将变权重线性时变参数组合预测方法应用于新疆生产建设兵团城镇化发展水平的组合预测,实例结果表明变权重线性时变参数组合预测方法具有较高的拟合精度.     

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。     

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.     

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.     

基于灰色关联度的优性组合预测模型存在性及赋权方法

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。     

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.     

中国股市波动率的TSK非线性组合预测模型

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.     

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.     

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。     

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。