变权组合预测模型在水电站地基沉降预测的改进应用

为提高水电站地基沉降预测精度,以辽宁省桓仁水电站为具体实例,采用改进的变权组合预测模型对电站地基沉降进行预测,并结合水电站地基沉降原位观测数据对预测精度进行验证。结果表明:相比于改进前,改进模型下电站地基沉降预测精度得到明显改善,年尺度和月尺度地基沉降误差均值分别减少8.41%和11.10%,相关系数分别提高0.2676和0.2012。研究成果对于水利工程地基沉降预测精度提高具有重要参考价值。

变权组合预测模型下的武汉港物流需求预测研究

武汉港作为我国中部地区最重要的交通枢纽之一,对我国港口物流发展具有极其重要的影响,而对武汉港的货物吞吐量进行物流需求预测是其物流发展规划的重要组成部分。文章以单项预测模型为基础,将ARIMA模型、二次指数平滑法以及灰色预测模型组合起来,建立了变权组合预测模型进行物流需求预测。经过分析比较后,发现变权组合预测模型的合理性和预测准确度比单项预测模型更好。同时观察到武汉港未来的货物吞吐量将会稳中向好增长,并对武汉港物流发展提出相应的建议。

新质生产力内涵特点及发展状况研究——基于熵权法和变权组合预测

新质生产力作为当代经济发展和社会进步的重要驱动力,对社会众多领域的未来走向有着较大影响。为深入剖析验证新质生产力的内涵特点并定量分析中国新质生产力发展状况,文章根据习近平关于新质生产力的重要论述构建了新质生产力发展水平评价指标体系,利用熵权法测算了中国2000-2022年共23年的新质生产力水平,进一步应用充分验证过的变权组合预测模型对新质生产力发展水平评价指标进行预测。研究发现,中国新质生产力的发展与科技、创新和网络通讯能力息息相关,同时新质生产力水平提升较快但增长速度并不稳定,这表明在当前国家发展政策的引领下我国新质生产力发展潜力巨大,仍可通过一定的举措使发展体系更加完善,以达到新质生产力水平增长又快又稳的目的。

基于正反向累加的含线性时变参数DGM模型的变权组合预测

电力负荷预测是电力系统优化规划的依据。为了从一组原始电力数据序列中获取更多信息,提高中长期电力负荷预测的精度,本文在研究数据正向联系和逆向联系的正、反向累加方式基础上,对含线性时变参数的离散灰色模型进行改进,同时加入进一步减小误差的迭代基值优化过程。最后利用两种单项预测模型构造出一种双向获取信息的变权组合预测模型,给出其建模步骤,并对某城市电力供电量发展水平进行预测。通过与DGM和LT-DGOM及其单项预测模型进行对比验证其预测效果。

基于变权组合模型的时间序列预测

针对时间序列预测中单一模型存在预测精度不高和预测稳定性较差的问题,采用残差赋权方法对单一模型进行组合,并以此为基础,提出基于残差赋权改进的自适应变权组合方法。该方法的基本思想是基于当前时刻的预测结果自适应调整其组成模型的权重值,利用不同的单一模型进行优势互补。将其应用到组合模型中,以实现提高模型的预测精度与稳定性。实验结果表明,该组合方法能有效改善预测稳定性不足的问题,以及进一步提高模型的预测精度。

基于变权组合预测模型的新疆GDP发展预测

本文利用1985—2018年新疆GDP数据构建基于ARIMA模型与曲线估计模型的定权组合预测模型和变权组合预测模型。结果显示:模型预测值的均方根误差均小于3%,但变权组合预测模型的预测结果最好,误差也最小。因此,本文采用变权组合预测模型对2021—2025年新疆GDP进行预测,预计2021—2025五年内新疆GDP值近似呈直线式增长,且增长速度较快。

改进的变权组合模型在水闸沉降预测中的应用

对传统变权组合模型进行改进,并结合本溪地区上甸子、石虎子水闸为具体工程实例,结合水闸在线沉降监测数据对改进前后变权组合模型对水闸沉降预测的精度进行对比分析。结果表明:改进后的变权组合模型可解决传统单一模型预测的局限性,通过设定不同组合模型权重系数提高其预测精度,相比于传统模型,改进后的变权组合模型预测的水闸沉降相对误差均值可降低10%左右,预测精度得到明显改善。研究成果对于水闸地基稳定性设计具有重要参考价值。

中长期电力负荷的变权灰色组合预测模型

提出了一种基于灰色理论的中长期负荷变权组合预测模型,通过分析负荷曲线走向,对不同变化趋势的阶段组合后建立不同的灰色模型分别进行预测,通过基于累加残差的变权组合预测得到最终结果,简单有效地将变权组合预测应用到电力负荷预测中。实例计算证明了该模型在中长期电力负荷预测中的有效性,该模型兼具了灰色模型的简单性和变权组合预测的精确性。

变权组合预测模型研究

文献[1]就变权组合预测模型进行了有益的探讨,本文继续研究这一问题,给出完整的计算方法和应用实例。

变权组合预测模型在大坝沉降监测中的应用

为探讨变权组合预测模型在变形监测中的应用,以监测某大坝沉降量为实例,研究基于线性回归预测模型和灰色模型GM(1,1)的变权组合。通过预测该大坝坝内沉降量,比较两种单一预测模型和变权组合预测模型的预测误差平方和,证明变权组合预测模型在沉降预测中具有更好的预测精度。

灰色变权组合模型的货车车轮踏面磨耗预测

为探讨变权组合模型在货运专线车轮踏面磨耗趋势预测中的应用,采用基于灰色新息GM(1,1)模型、灰色离散GM(1,1)模型和指数平滑模型为一体的变权组合方法研究货运专线车轮踏面随走行公里的磨耗趋势,并与各单项模型预测结果和定权组合预测结果作对比,研究结果表明:应用组合方法比单纯应用单项预测模型方法更合理,预测结果更可靠,且变权组合预测模型优于定权组合预测模型,预测精度较高。本文所提出的变权组合预测方法能够很好地预测货运专线上车轮踏面的磨耗趋势,是一种研究运输专线上车辆轮对维护决策的有效方法。

一种基于时序可变加权系数的组合预测模型

为了提高预测精度,提出了时序可变加权系数的组合预测模型。以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,建立最优的非负可变加权系数的组合预测模型,计算不同时刻单项预测模型的最优加权系数。利用时间序列ARMA模型对可变加权系数进行预测,进而得到组合预测结果。算例表明,时序可变加权系数组合预测模型综合利用了各个单项预测模型的重要预测信息,其预测误差远小于各单个模型的预测误差,预测精度更高,模型实用性更强。

变权重组合预测模型的局部加权最小二乘解法

随着科学技术的不断进步,预测方法也得到了很大的发展,常见的预测方法就有数十种之多。而组合预测是将不同的预测方法组合起来,综合利用各个方法所提供的信息,其效果往往优于单一的预测方法,故得到了广泛的应用。而基于变系数模型的思想研究了组合预测模型,将变权重的求取转化为变系数模型中系数函数的估计问题,从而可以基于局部加权最小二乘方法求解,利用交叉证实法选取光滑参数。其结果表明所提方法预测精度很高,效果优于其他方法。

变权组合预测模型在大坝安全监测中的应用

简要介绍了组合预测模型的基本原理,该模型改进了单一模型考虑因素的片面性,但常规的组合预测模型的权系数是固定的。考虑到各种模型的预测精度的变化,以及大坝安全监测数据存在的突变、时效等因素,固定权系数的组合预测模型有待进一步改进。文中提出了变权系数组合预测模型,并将其用于实际的大坝安全监测工程。结果表明,变权组合预测模型的预报精度高于其他模型,是一种值得推广的方法。

基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型研究

通过构造新的差值-比例矩阵,对2012年的沪铜期货价格建立了基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型,并对沪铜期货价格进行了实证研究.结果表明,基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型的预测精度明显高于各个单模型的预测精度,说明了此变权组合预测模型是有效的.

基于灰色可变加权系数的组合预测模型

为了提高预测精度,提出了灰色可变加权系数的组合预测模型。以组合预测模型的误差平方和最小为优化为准则,建立最优的非负可变加权系数的组合预测模型,计算不同时刻单项预测模型的最优加权系数。利用灰色GM(1,1)模型对可变加权系数进行预测,进而得到组合预测结果。算例表明,灰色可变加权系数组合预测模型综合利用了各个单项预测模型的重要预测信息,预测误差远小于各单个模型的预测误差,精度更高,模型实用性更强。

变权组合预测模型中最优权系数估计问题的研究

在现有文献研究的基础上,对变权组合预测模型中最优权系数估计问题又作了进一步探讨,给出了两种计算方法,即线性规划法和非线性规划法。

向量夹角余弦的IOWHA算子的变权系数区间型组合预测模型

客观世界中人们会用区间数来描述不确定和不完备的信息,由此开展区间型的组合预测方法的研究很有意义.将区间数的左、右端点分别视作时间序列,以向量夹角余弦为准则,结合IOWHA信息集结算子,借鉴实数型组合预测的思想,将实际值区间数和变权系数组合预测值区间数的左、右端点序列分别建立最优组合预测模型,最后引入偏好系数转换成单目标最优组合预测模型而实现求解.

变权组合模型在货运量预测中的应用

文章采用变权组合模型对货运量进行预测.首先阐述了变权组合预测模型的基本原理,构建出以每个样本点处误差绝对值最小为原则的变权组合模型,并对求解过程进行一些改进;然后分别选择单项模型、定权组合预测模型以及变权组合预测模型预测上海市2002～2013年货运量,再对变权组合预测模型的预测精度进行检验;最后运用该模型预测上海市未来5年货运量.

机场航空物流量的变权组合预测模型及应用——以郑州机场为例

鉴于航空物流系统的复杂性与非线性特征，文章利用郑州机场2006～2015年的航空物流量数据，分别采用趋势外推法、灰色预测法及回归预测法建立航空物流量的单项预测模型，在此基础上建立变权组合预测模型，并利用该模型对郑州机场2016～2018年的航空物流量进行预测。结果表明，变权组合预测模型的预测精度明显优于各单项预测模型，可用于对机场的航空物流量进行预测，未来3年郑州机场的航空物流量仍将呈现快速增长的态势。