基于粒子群优化BP神经网络的新冠肺炎疫情预测

针对传统指数平滑时间序列模型预测精度不足及传统BP神经网络在训练过程中易陷入局部最优的问题,通过粒子群算法优化BP神经网络,对美国明尼苏达州2021年7月11日至8月25日新冠肺炎累计死亡和累计确诊人数进行时间序列预测,并与传统双指数平滑模型(Holt)、BP神经网络模型进行比较分析.实验结果显示,PSO-BP模型的预...     

基于灰色模型和指数平滑的统计组合预测方法

指数平滑预测和离散灰色模型是两类不同特点的预测方法.考虑到单项预测方法的局限性,提出了利用指数平滑预测和离散灰色模型的统计组合预测方法;进一步利用相关系数这一相关性指标确定组合预测模型的权系数;最后通过一个应用实例分析了统计组合预测方法的预测精度,并说明了该方法的有效性和可行性.     

组合模型在我国GDP预测中的应用

将组合预测法应用于我国GDP的预测,以提高预测精度.通过赋予合理权重,将指数平滑模型、拟合模型、ARIMA模型和支持向量回归模型加权组合.对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RESE)和希尔不等系数(TheilIC)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度.     

基于组合模型的我国煤炭需求预测

文章首先分别建立灰色GM（1,1）预测、Holt．Winters无季节性指数平滑预测和BP神经网络预测模型对中国1980—2011年的煤炭需求进行定量分析,然后建立组合预测模型,最后采用组合预测模型预测2012—2021年我国的煤炭需求量,结果表明这十年间我国煤炭需求量稳步增长。到2021年,需求量达到539942万吨。     

内蒙古公路运输货运量的定量需求预测

本文介绍了定量预测方法的两种模型,即线性回归模型和指数平滑模型.并利用这两种模型对内蒙古公路运输货运量进行定量预测.     

桂林市游客数量预测的计量模型选择

游客数量的预测是旅游规划的前提工作,是旅游持续发展的重要因素.预测方法很多,该文选取桂林的月度游客数量数据,分别采用季节乘积模型、自回归模型和指数平滑法进行预测并对结果进行比较,预测结果表明季节乘积模型具有较高的预测精度,该模型在桂林市游客数量预测中应当是可行的.     

组合模型在我国GDP预测中的应用

将组合预测法应用于我国GDP的预测,以提高预测精度。通过赋予合理权重,将指数平滑模型、拟合模型、ARIMA模型和支持向量回归模型加权组合。对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RESE)和希尔不等系数(Theil IC)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度。     

指数平滑模型在成人高等医学教育发展预测中的应用

目的:探讨运用指数平滑模型预测成人高等医学教育规模和数量的可行性。方法:应用指数平滑法对某医科大学2000~2010年成人教育招生规模建立预测模型,并预测下一年度成人教育招生数量。结论:指数平滑模型可用于成人高等医学教育的发展预测研究,但在预测分析中应该全面考虑一些影响教育发展的因素,进行科学合理预测,为相关部门提供决策和理论依据。     

三次指数平滑法在出入境人数预测中的应用

介绍指数平滑法,以某地区出入境人数为实例,进行三次指数平滑分析,对未来的趋势做出较为准确的判断预测,并对结果进行分析和评价,为边防决策提供依据.     

基于L_1范数IOWGA算子的大学生就业信心指数组合预测模型

大学生就业信心指数的预测可以在一定程度上了解大学生就业信心的变化趋势.因此,文章建立了基于L1范数的诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子的组合预测模型及预测有效度评价指标体系,以山东省德州市某高校2000—2012年大学生就业信心指数数据,对大学生就业信心指数中的全局信心指数进行分析预测,并与采用GM(1,N)预测模型、单指数平滑预测模型和ARMAX预测模型分析结果从预测精度、预测模型有效性上进行比较.结果表明:基于L1范数的IOWGA算子组合预测模型比其他三种单项预测方法预测方法精度更高且为优性组合预测,本模型对大学生就业信心指数预测是可行的,可以用于对大学生就业信心的定量研究.