一种新型高精度的区间数组合预测方法

在模糊型数据(区间数)的预测问题中,为了有效提高预测精度,学术界开展了变权系数组合预测方法的研究。文章引入新的广义诱导有序加权比例平均(GIOWPA)算子,以误差绝对值之和为最优准则,建立了基于GIOWPA算子及误差绝对值之和的区间数组合预测模型。通过实例分析,将构建的模型与已有文献中的方法作对比分析,结果显示该模型具有较高的预测精度。

基于区间关联度的IOWGA算子的区间组合预测

文章利用诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子,将区间作为整体,以灰色区间关联度作为诱导准则,可以建立左右端点权重不相等的常规的区间组合预测模型,以及适用于左右端点较接近的左右端点权重相等的区间组合预测模型,避免出现左端点值大于右端点值的极端情形。通过实例分析说明左右端点相等权重和不等权重模型能有效提高预测精度以及模型的灵活性。