基于Theil不等系数的IOWGA算子组合预测模型

将Theil不等系数和IOWGA算子相结合,提出一种基于Theil不等系数的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测和非劣性组合预测的概念,最后通过对税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性,且该模型存在优性组合预测.

基于向量夹角余弦的IOWGA算子组合预测模型

文章将向量夹角余弦和IOWGA算子相结合,提出一种基于向量夹角余弦的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念;通过对税收收入进行组合预测说明了该组合预测方法是有效的和合理的,且该模型存在优性组合预测。

基于相关系数的IOWGA算子组合预测模型

本文将相关系数和IOWGA算子相结合,提出一种基于相关系数的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念,最后通过对我国税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性。

基于区间数中点及半径的IOWGA算子组合预测模型

构建区间数中点及半径的IOWGA算子最优组合预测模型.引入偏好系数,将多目标的最优模型转变为单目标的最优模型,研究单目标最优模型的定理性质.验证结果表明,基于区间数中点及半径的IOWGA算子组合预测模型优于其他单项预测模型,模型有效.

基于一种贴近度的动态IOWGA算子组合预测模型

通过建立基于贴近度的动态IOWGA算子组合预测模型,弥补了基于诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子组合预测模型中最优权系数对不同时刻预测精度序列的变化缺乏灵敏度的不足,并且定义了非劣性组合预测、优性组合预测等概念,给出了它们存在的条件.最后通过实例分析,说明了该组合预测方法的有效性和可行性.

模糊信息协同相关IOWGA算子区间组合预测模型

三角模糊数是复杂和不确定性预测系统的重要信息表达形式。引入刻画三角模糊数特征的3个指标,包括面积型中心、面积型散度和中界点。这些指标分别反映三角模糊数的精度、模糊程度和中点特征。在此基础上,提出了一种新的协同相关系数的概念,结合诱导有序加权几何平均算子(IOWGA),以三角模糊数左右区间的协同相关系数作为最优准则,建立了基于三角模糊数和协同相关系数的IOWGA算子区间组合预测模型。通过实例分析,证明了该模型的有效性和稳定性。

基于对数灰关联度的IOWGA算子最优组合预测模型

本文将对数灰关联度和IOWGA算子相结合,提出一种基于对数灰关联度的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念,最后通过对税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性,且该模型存在优性组合预测。

基于IOWGA算子的最优组合预测模型及应用

文章在预测有效度和IOWGA算子等概念的基础上,建立了基于IOWGA算子的误差平方和的组合预测模型,预测误差结果分析表明文中的方法比原文方法更能提高预测精度,是一种优性组合预测,最后探讨了模型在公路客运量预测中的应用。

基于熵权-IOWGA算子的变权组合预测新方法

针对熵权法组合权重分配固定不变的问题,提出一种基于IOWGA算子的权重分配方法,建立基于熵权-IOWGA算子的变权组合模型。该方法以各单一模型的预测精度作为诱导值,按每一期诱导值的大小对单一模型进行有序赋权,并将其应用到变形数据分析中。实验表明,该方法赋权过程合理,模型预测精度更高,更加适用于变形分析预测过程。

一类基于IOWGA算子的组合预测新方法

目前传统的加权几何平均组合预测方法存在赋权的缺陷。在有序加权几何平均(OWGA)算子概念的基础上,提出诱导有序几何加权平均(IOWGA)算子,建立新的组合预测模型,并给出了IOWGA权系数的确定的数学规划方法。最后进行了实例分析,结果显示该模型能有效提高组合预测精度。

一种基于IOWGA算子的大坝安全监控组合预测模型

引进诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子,提出一种基于IOWGA算子的大坝安全监控组合预测模型。该模型依据每个单一预测模型在各个时刻预测精度的高低进行有序赋权。实例研究结果表明,该组合预测模型优于传统的加权算术平均组合预测模型和各种单一预测模型,预测精度高,用于大坝安全监控预报有效、可靠。

基于左右端点的IOWGA算子的区间型组合预测模型

文章针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,将区间数的左右端点作为考虑问题的出发点,引入诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子,以对数误差平方和为准则,分别建立左、右端点的IO WGA算子的变权系数最优组合预测模型,并通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型,给出各模型间最优解的性质。

基于二阶预测有效度IOWGA算子的变形组合预测研究

针对一阶预测有效度未能考虑预测精度的方差以及权数不变的问题,提出一种基于二阶预测有效度IOWGA算子的变权组合预测方法。该方法以二阶预测有效度作为目标函数,根据预测精度赋权,然后将其运用于变形数据分析中。实验结果表明,该模型预测精度高,适用于变形预测与分析。

基于IOWGA算子的能源消费组合预测模型

为了克服传统的能源消费组合预测模型在组合赋权存在的缺陷,建立了基于IOWGA算子的我国能源消费组合预测模型.方法在分析1979～2008年我国能源消费总量变化趋势的基础上,分别建立了GM(1,1)预测模型、曲线趋势外推预测模型、三次指数平滑预测模型,然后利用IOWGA算子集成3种预测模型在各时点上的预测信息,从而建立组合预测模型.检验结果表明,组合预测模型是有效、可靠的,有较高的预测精度.最后利用此预测模型预测了2009-2011年我国能源消费总量.

基于IOWGA算子的江苏人均GDP的组合预测模型

选取1990—2009年江苏省人均GDP为样本数据,2010—2014年江苏省人均GDP作为验证数据,分别建立了ARIMA模型、指数平滑模型和多元回归模型对未来3年的江苏省人均GDP进行预测,然后在前3种单向预测方法基础上建立基于诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子组合预测模型,再对此模型进行相应的效率评价.最后用组合预测模型对未来3年江苏省人均GDP进行预测.结果表明:相比于上述3种单项预测方法,基于IOWGA算子的组合预测模型的预测精度更高.预测结果表明2015—2017这3年,江苏人均GDP会继续增长,人民生活水平将继续提高.

基于Hellinger距离和IOWC-GOWA算子的区间组合预测模型

针对区间型数据的组合预测,该文引入了统计学中衡量两个概率密度函数之间相似程度的指标——Hellinger距离作为构建组合预测模型的最优化准则.在已构建的诱导有序加权连续区间的广义有序加权平均(IOWC-GOWA)算子的基础上,将区间数序列转化为实数序列,建立了一种新的区间数组合预测模型,并通过具体的数据进行分析,验证了该模型的有效性.结果表明:该文所建立的基于Hellinger距离和IOWC-GOWA算子的区间组合预测模型能在单项预测的基础上有效提升预测精度,是一种优性组合预测模型.

基于IOWGA算子的铁路客运量组合预测

科学准确地预测铁路客运量是制定铁路网规划的基础。以全国铁路客运量的历史数据为基础,采用灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型进行组合优化,建立了基于IOWGA(Induced Ordered Weighted GeometricAveraging)算子的组合预测模型,并对组合预测模型进行了检验,检验结果表明,组合预测模型是有效的、可靠的,具有较高的精度,可对我国的铁路客运量进行预测。最后利用所建立的预测模型预测了2008年--2010年我国铁路客运量。

基于趋势分解和IOWA算子的组合预测模型

不同的数据有着自身的不同特性,对于时序数据而言,数据往往有着与时间相关的趋势,通过分解这种趋势,并对趋势和趋势以外的部分分别进行预测再组合,可以得到更好的预测结果 .选用2013年1月4日—8月11日的人民币对美元的汇率数据进行实证检验,分别采用灰色预测模型、ARIMA模型、LSTM模型以及它们的组合模型对数据进行预测,实证分析结果表明,基于趋势分解和IOWA算子的组合预测模型相较单项预测而言有着更良好的预测精度.

基于改进灰关联度的IOWGA算子最优组合预测模型

通过定义改进灰关联度的计算式和引进诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子,提出基于改进灰关联度的IOWGA算子组合预测模型,并定义了优性组合预测模型的概念。此组合预测模型是一种变权系数组合预测模型,可以克服传统的组合预测方法赋予不变的加权平均系数和以单一误差衡量预测精度的缺陷。最后给出实例说明新方法能有效地提高组合预测精度。

基于IOWGA算子的中国GDP总量的组合预测

文章在回顾诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子的组合预测模型的基础上,首先采用回归与时间序列组合模型、ARIMA模型及灰色预测模型分别对中国的GDP总量进行预测,然后建立基于IOWGA算子的组合预测模型及评价指标体系。实证结果表明:基于IOWGA算子的组合预测模型的预测精度明显比三种单项预测法的精度要高,预测效果更优。在此基础上,利用IOWGA算子组合预测模型得出的权重,对我国2013-2017年GDP总量进行预测。