基于IOWGA-Markov的新型灰色指数组合预测模型

为了提高预测精度,在回顾诱导有序加数几何平均算子(induced ordered weighred geometric averaging,IOWGA)算子和Markov链的基础上,建立1种基于IOWGA-Markov的新型灰色指数组合预测模型。针对灰色模型,基于小样本建模的特点,提出以预测精度最大化为筛选准则的新型组合模型;针对预测期数据未知的问题,利用马尔科夫链定性推出组合模型中各单项模型在待预测时点上的预测精度状态,从而得到待预测时点上的组合模型的权系数;以我国1991-2014年石油消费比例数据为样本进行实验。结果表明,该预测方法明显优于传统的灰色指数组合模型,体现了该方法的的有效性和可行性。