出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2005年第09S期122-123,共2页
Statistics & Decision
同被引文献146
-
1吴涵,张立,刘岱,杨波.港口物流需求趋势预测方法研究——基于组合预测模型对重庆港口物流需求趋势分析[J].价格理论与实践,2019(9):75-78. 被引量：16
-
2张倩,沈利,蔡焕杰,葛彩莲,王健.基于灰色理论和回归分析的需水量组合预测研究[J].西北农林科技大学学报（自然科学版）,2010,38(8):223-227. 被引量：24
-
3王郁,刘豹.递归等权组合预测[J].预测,1988,7(5):19-20. 被引量：12
-
4张李盈,范明天.配电网综合规划模型与算法的研究[J].中国电机工程学报,2004,24(6):59-64. 被引量：57
-
5陈华友.基于L_1范数的加权几何平均组合预测方法[J].安徽大学学报（自然科学版）,2004,28(4):5-10. 被引量：9
-
6陈绵云.SCGM(1,h)_c模型和灰色预测模态控制[J].华中理工大学学报,1993,21(3):47-52. 被引量：16
-
7段召辉,李承军.日径流的组合预测模型[J].水利水运工程学报,2004(3):67-69. 被引量：2
-
8唐小我,傅庚,曾勇.递归方差倒数组合预测方法及其应用研究[J].预测,1994,13(5):42-47. 被引量：8
-
9唐小我,曹长修,金德运.组合预测最优加权系数向量的进一步研究[J].预测,1994,13(2):48-49. 被引量：62
-
10史玉峰,宁津生.指数平滑法改进灰色模型及其在形变数据分析中的应用[J].煤炭学报,2005,30(2):206-209. 被引量：21
引证文献20
-
1潘国荣,谷川.形变监测数据组合预测[J].大地测量与地球动力学,2006,26(4):27-29. 被引量：36
-
2刘娟娟.上海港口货物吞吐量的组合预测[J].江苏商论,2008(2):64-66.
-
3吕广亮.省域宏观经济预测评价与方法选择[J].河北学刊,2008,28(3):155-158. 被引量：3
-
4张淑娟,冯屾,介邓飞,王凤花.基于Shapley值的农机装备水平组合预测[J].农业工程学报,2008,24(6):160-164. 被引量：14
-
5蒙文川.粒子群优化算法在配电网规划中的应用探析[J].机电信息,2009(24):48-49. 被引量：1
-
6董艳,贺兴时.一种组合预测模型及其应用[J].西安工程大学学报,2010,24(1):128-130. 被引量：6
-
7夏立福,李井春,王洪海.基于IOWA算子的组合预测模型研究及应用[J].测绘与空间地理信息,2011,34(1):208-209. 被引量：2
-
8孙惠子,粟晓玲,昝大为.基于最优加权组合模型的枯季径流预测研究[J].西北农林科技大学学报（自然科学版）,2011,39(11):201-208. 被引量：13
-
9崔铭元,杨成,温尚敏.基于灰色神经网络的宏观经济因素修正股指预测模型[J].软件,2012,33(9):85-87. 被引量：4
-
10赵玲,许宏科,程鸿亮.基于最优加权组合模型的道路交通事故预测[J].计算机工程与应用,2013,49(24):11-15. 被引量：25
二级引证文献129
-
1李超,王腾军.小波神经网络在拦渣坝变形预测中的应用研究[J].测绘通报,2012(S1):191-193. 被引量：3
-
2潘国荣.地铁隧道变形的神经网络法预测[J].大地测量与地球动力学,2007,27(1):80-84. 被引量：27
-
3聂建亮,张卉.基于自适应Kalman滤波的BP神经网络在导航中的应用[J].大地测量与地球动力学,2007,27(3):56-59. 被引量：4
-
4潘国荣,谷川.变形监测数据的小波神经网络预测方法[J].大地测量与地球动力学,2007,27(4):47-50. 被引量：50
-
5谷川,张岳.GM(1,1)灰色模型改进及其应用[J].海洋测绘,2008,28(3):35-37. 被引量：32
-
6谷川,秦世伟.基于预测有效度的变形数据组合预测[J].大地测量与地球动力学,2008,28(5):73-76. 被引量：7
-
7李捷斌,孔令杰.基于Kalman滤波的BP神经网络方法在大坝变形预测中的应用[J].大地测量与地球动力学,2009,29(4):124-126. 被引量：22
-
8何政道,何瑞银.农业机械总动力及其影响因素的时间序列分析——以江苏省为例[J].中国农机化,2010(1):20-24. 被引量：15
-
9赵旭.基于指数平滑模型的农机总动力和综合机械化水平预测[J].农业装备与车辆工程,2010,48(2):11-13. 被引量：2
-
10董艳,贺兴时.一种组合预测模型及其应用[J].西安工程大学学报,2010,24(1):128-130. 被引量：6
-
1李京文.当前大陆经济形势与未来预测[J].当代经济研究,1994(2):1-11.
-
2董险峰.用什么我看未来？[J].中国经济信息,1999(1):13-15.
-
3戴雄武.新时代催生着新经济的出现[J].未来与发展,2005,26(5):21-24.
-
4杨辉煌.两预测方法的相关性对它们最优组合预测有效性的影响程度及实例分析[J].财经论丛（浙江财经学院学报）,1996(4):77-80.
-
5盛艳波.基于BP神经网络和ARIMA组合模型预测浙江省人均国内生产总值[J].商场现代化,2006(08Z):49-50. 被引量：6
-
6周伟,王建军.陕西省国民经济发展的组合预测研究[J].系统工程理论与实践,1998,18(6):120-124. 被引量：3
-
7邱寿丰.循环经济定量研究方法评析[J].发展研究,2007,24(6):65-66. 被引量：1
-
8孙福田,孙立群,许岩.组合预测方法及其在粮食单产分析中的应用[J].农机化研究,2003,25(1):140-142. 被引量：3
-
9海西.自我实现的人的19个特征(上)[J].山东教育（幼教版）,2008(3):61-63.
-
10李照麟.能源悲观的说法值得商榷——也谈未来和未来预测[J].经济经纬,1986,8(2):41-44.
;
