关于加权平均预测的条件

我们在预测实践中,往往由于不能事先肯定哪种方法最合适,需要用几种不同的方法对同一资料建立预测模型。由于使用的预测方法不同,预测结果也就不同。对多种预测模型的择优,我们通常采用使预测误差平方和SSE最小的方法。其实,各种预测方法都会不同程度地提供某些有用的信息,若能把各种预测方法     

结合预测法及其应用

在预测实践中人们常常会遇到这种情况,即对同一个问题的预测,由于使用了不同的方法,结果也是很不相同的,为了得到较好的预测,不得不根据这些预测的精度来决定取舍。通常的评价标准是比较它们的误差平方和(SSE),即选取SSE最小的方法,但是,将误差平方和     

组合预测方法研究的若干新结果

本文对组合预测方法的一些基本问题进行了较深入的研究:证明了随着预测方法的增加,最优组合预测方法的预测误差平方和并不一定减少;给出了最优组合预测方法的预测误差平方和恰好等于参加组合预测的各个单项预测方法预测误差平方和的最小值的充分条件;对递归等权组合预测方法的收敛性等问题给出了理论证明,并给出了一种新的替换准则。本文还就最优组合预测方法预测误差平方和的取值范围等问题进行了研究,给出了一些新的结果。     

折扣组合预测法研究

普通最优组合预测向量的确定常以组合预测误差平方和最小或误差绝对值和最小为标准,忽视了近期误差比远期误差重要的事实。本文提出折扣组合预测法确定最优组合预测模型的方法,从而提高了预测尤其是近期预测的精度。     

城市水资源利用建模分析研究

本文以北京市为例,分别应用无偏灰色GM(1,1)预测模型和非线性预测模型对北京市的用水量进行了预测,由于单个的预测方法缺乏普遍性,所以本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型及非线性预测模型的加权组合模型,对北京市的用水量进行了预测,预测结果显示,与北京实际用水量相比,无偏灰色GM(1,1)预测模型的预测结果的误差平方和较小,而平均绝对误差较大;非线性预测模型的预测结果的误差平方和较大,但平均绝对误差较小。加权组合模型可以平衡以上两种预测模型的优缺点,其预测结果的平均绝对误差和误差平方和均介于两种模型之间,使得结果更加精确可靠,此方法可以用于城市用水量的短期和长期预测中。     

变权重组合预测法预测重庆市高考分数线

高考分数线是广大考生和家长关注的问题,准确预测高考分数线对填报志愿和决策分析都是必要的。本文采用变权重组合预测模型预测重庆市文科二批次高考分数线,该模型通过把单项预测模型进行组合分析,以误差平方和最小为准则,求出最优加权组合系数,建立组合预测模型。通过实例分析,表明其预测精度高于各单项模型预测值,在分数预测中有一定的应用价值。     

基于密度算子的组合预测方法

考虑到单项预测方法在不同时刻预测准确性的差异,提出了一种基于密度算子的组合预测方法.该方法的核心思想是利用样本区间内单项预测方法的预测准确性对预测值聚类;然后基于密度算子的思想对单项预测法集结,得到一种新的组合预测模型;在此基础上,基于预测值和相应观察值误差最小的思想确定单项预测法的加权系数.该模型充分利用了样本区间内单项预测法的预测准确性,因而预测值具有较高的准确性.最后,给出一个实例,并对其结果进行比较分析,证明了该组合预测模型的有效性.     

基于灰色模型的农民工资性收入预测

运用灰色系统理论及方法,通过对河南省近年农民工工资性收入数据序列采取不同长度序列的方法进行逐一新陈代谢,分别建立GM(1,1)模型,在matlab环境下利用建立的模型进行预测,将预测值与实际值进行误差比较,通过比较不同长度序列的误差平均值,选取误差平均值最小的序列长度值,并以2011年和2012年为例进行实证分析。     

基于模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型研究

组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。     

斜拉桥施工控制调索方法研究及应用研究

本文通过对施工过程中误差产生的原因、识别误差的方法以及如何预测误差进行简要介绍,然后着重介绍了斜拉桥施工过程中的最优调控方法。实践表明,将残余误差的平方和最小为目标函数的施工控制调索方法对主跨度约四百米的叠合梁斜拉桥施工控制有较好的效果,能够比较好地适应实际施工的需要。     

我国数字图书馆研究论文逻辑增长模型的研究

从统计学原理和方法解决了文献增长量Logistic曲线模型的最佳拟合问题,对1995～2003年我国数字图书馆文献增长量建立了残差平方和（误差）最小备件下的最优Logistic曲线模型,对我国数字图书馆文献量的逻辑增长规律进行了粗略预测。     

无偏组合预测模型研究

无偏组合预测模型研究曾勇，唐小我，王竹（电子科技大学管理学院６１００５４）１引言目前组合预测方法研究主要侧重于不同预测精度指标（即各种预测误差范数性能指标［１］）下最优组合权重的确定方法。常用的预测精度指标有预测误差平方和［２］、最大绝对值预测误差以...     

基于局部多项式非参数回归的风电场功率区间预测方法

准确地预测风电场功率有利于减小风电出力波动对电网运行的影响,同时可以为后期的风能消纳问题提供准确信息,然而传统预测方法多为确定性预测,且结果大多有不同程度的误差。本文提出了一种基于误差分布特性统计分析的非参数置信区间估计方法,首先采用LS-SVM算法,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率确定性预测值,在确定性预测基础上得到误差集合,通过对风电功率预测误差分布特性的研究,采用局部多项式回归方法得到给定置信度对应的误差预测值,通过风电功率确定性预测值和误差预测值叠加得到对应的区间上、下限,继而得出满足一定置信水平的风电功率区间预测。仿真结果表明所提出的区间预测在一定置信水平下有较高的预测精度,同时得到的较窄的预测区间,验证了该方法的实用性与有效性。     

组合预测计算方法研究

组合预测的关键是确定加权系数。本文通过使组合预测误差平方和极小化来确定最优加权系数。本文给出了计算最优加权系数的计算公式,并导出了简单平均预测是最优组合预测的条件。     

再论最优组合预测模型的确定

1 引言组合预测的基本含义是把两个或两个以上的预测模型来用加权平均的方式组合为一个模型,而加权系数的确定是最优组合预测模型确定的关键。我国有很多人从事过这方面的研究,得到一些结果(见[1]、[2]).本文根据广义最小二乘法和加权最小一乘法思想,再论最优组合预测模型的确定. 2 根据广义最小二乘法确定最优权系数设对于同一预测问题我们有几种预测方法。 y(?)实际观测值,t=1,2,…,N; y(?)第i种方法的预测值,i=1,2,…,n; (?)=y(?)—y(?)第i种方法的预测误差; W_(?)第i种方法的加权系数,(?)=1; (?)加权组合预测值; e(?)=y(?)—y(?):组合预测误差. 根据广义二乘法的思想,最优组合预测模型,其权系数W=(w_1,…,w_n)~r应使下式中的J达到最小     

油井产量预测方法

针对目前实施(换泵)增产措施后,单井产量的预测值与实际产量误差较大的问题,提出了广义IPR方法及修正方法,其预测产量平均计算误差在7%以内.     

基于MLR、GM(1,1)和PCA-BP三种模型的连云港建设用地需求量预测研究

建设用地需求量预测对合理规划建设用地规模以及有效控制建设用地数量具有重要意义。本文应用多元线性回归模型(MLR)、GM(1,1)灰色系统模型和基于主成分分析的BP神经网络模型(PCA-BP)建立3种预测模型对2020年连云港的建设用地需求量进行预测。结果表明:3种模型的预测精度均较高,其中PCA-BP神经网络模型预测的平均绝对误差(MAE)、误差均方根(RMSE)以及平均相对误差(MRE)在3种模型中均最小,预测精确度最高,多元线性回归模型次之,灰色GM(1,1)模型略低;根据精度评价结果最终确定以3种模型预测结果的平均值作为2020年连云港建设用地需求量的预测值,得出预测结果为189506.02 hm~2。     

组合预测权系数确定的一种合作对策方法

从对策论的观点出发，把组合预测中各单项预测模型视为合作对策的局中人，把组合预测的误差平方和视为合作的结果，再按Shapley值法在各单项预测模型中进行分配，从而获得组合预测权系数确定的一种方法。该方法具有概念清楚、涵义明确的特点，结果令人满意。     

EMD在江西降水预测中的应用

降水量时间序列具有明显的非平稳性和非线性,本文选取江西全省50年春季降水量为试验数据,经EMD分解处理后对每个IMF分量和趋势量建立SVM模型进行预测,再重构得出预测值。文中将试验算法与未经处理的SVM算法和BP神经网络算法进行对比分析,结果表明,本文提出的EMD和SVM结合法误差最小,能很好地预测降水量趋势,在短期气候预测的研究方向中前途无量。     

趋势动态分析预测模型

预测是利用过去和现在的资料,推断未来的发展趋势。在常用的预测方法中,时间序列法是通过数据的平滑处理,来削弱随机波动的影响,从而找出事物的发展趋势;相关分析法则是利用最小二乘原理,在残差平方和最小的意义下,从已知数据中找出事物发展的趋势。本