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基于不确定权重的周转器材消耗最优组合预测方法: 本发明涉及一种基于不确定权重的周转器材消耗最优组合预测方法，含有以下步骤：采用三项移动平均法、四项移动平均法、一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法、灰色系统预测法及一元性回归分析法分别构建单项预测模型；利用不同...; 郭峰柴林李琨魏宇坤周伟熊天霞张鑫宇; 文献传递

基于一种新贴近度的IGOWA算子最优组合预测模型被引量：1: 2022年; 首先在TOPSIS贴近度和灰色关联度的基础上提出了一种新贴近度准则,构建了基于一种新贴近度的IGOWA算子最优组合预测模型.然后针对该模型给出了实例分析,分别选取多元回归模型、Holt-Winter无季节指数平滑模型以及BP神经网络模型对中国包容性绿色增长进行预测,在此基础上运用该模型进行组合预测并评价其有效性.实证结果表明基于一种新贴近度的IGOWA算子最优组合预测模型的预测精度高于单项预测方法的精度,2021~2025年中国包容性绿色增长总体呈现上升趋势,但上升速度在下降.; 胡孟颖刘德志; 关键词：组合预测

一类基于多信息集成算子信息融合技术的最优组合预测模型与应用: 2020年; 针对传统的组合预测研究中每个时点的组合预测结果只能介于该时点各单项预测结果最小值与最大值之间的不足,通过引入基于copula和对偶copula原理的信息集成算子,提出一类基于多信息集成算子信息融合技术的最优组合预测模型,给出了预测的基本流程。最后,以美国小型汽车年度销售的供应链需求数据为例,介绍了所提最优组合预测方法的应用,结果表明所提的组合预测方法是有效的和可行的,为组合预测的理论研究提供了新的视角。; 邵子玥; 关键词：组合预测信息融合供应链需求

基于多项式系数自回归模型的雷达性能参数最优组合预测被引量：8: 2019年; 针对雷达故障预测与健康管理(PHM)技术工程实现中性能参数变化趋势预测准确度不高的问题,提出一种基于多项式系数自回归(PCAR)模型的性能参数预测方法。首先,介绍了PCAR模型的形式及其阶次、参数确定方法,该模型相对于传统的线性模型扩大了模型选择范围,有效降低了建模偏差;然后,为了进一步提高预测准确度,采用基于奇异值分解滤波算法(SVDFA),选取最优门限值,将性能参数监测序列拆分成与各个失效因素对应的子序列,最后分别采用不同阶次的PCAR模型来预测序列未来值。仿真实验结果表明,所提出的联合PCAR模型的组合预测方法同单一自回归滑动平均模型(ARMA)的预测结果相比,三个监测序列的预测准确度分别提高了79.7%、97.6%和82.8%。实验结果表明该预测方法可应用于雷达性能参数的预测,有利于提高雷达的工作可靠性。; 吴婕吕永乐; 关键词：故障预测与健康管理最优组合预测

基于改进GM(1,1)和SVM的轨道电路故障最优组合预测模型研究被引量：8: 2019年; 针对传统电务部门对ZPW-2000A型轨道电路维护中所沿用的“故障修”及“定时修”在保证行车安全、提高运营效率及经济性等方面的不足,采用改进GM(1,1)和支持向量机(SVM)模型进行最优化权重组合,对轨道电路进行故障预测。首先,对GM(1,1)模型进行滑动平均法改进,将已知轨道电路的状态序列分别送入改进GM(1,1)和SVM模型进行序列预测。其次,分别对2种预测算法进行最优组合。最后,以2个案例进行模型的测试,验证了组合模型方法的可行性与有效性。; 黄斌; 关键词：轨道电路故障预测

最优组合预测模型在高填方体沉降中的应用研究被引量：13: 2019年; 针对Logistic和Gompertz路堤沉降预测模型对于高填方土体后期沉降量预测精度较差的问题,该文基于Logistic和Gompertz预测模型的共性和个性,在充分考虑二者各自优势和特定局限性的基础上,对二者进行了最优化组合。以组合模型的最小对数误差平方和为目标函数求解最优加权系数,进而推导出最优加权几何平均组合预测模型,以提高高填方土体沉降预测精度的置信度。通过各预测模型对实际高填方土体工程的实测沉降数据进行拟合分析,验证最优组合预测模型在高填方土体沉降预测中的可行性。结果表明:最优组合预测模型的精度及可靠性均优于任一单一模型,适应性更强,尤其当监测时间超过曲线拐点后,几乎接近实测值。组合预测模型能够适用于多个模型优化组合,可涵盖各单一模型的优劣势,只要在权重比不出现负值的情况下,可大幅度的提高沉降预测精度。因而此组合预测模型可作为高填方土体后期沉降预测的一种有效方法。; 王博林马文杰王旭马学宁; 关键词：LOGISTIC模型沉降预测

基于TOPSIS的最大贴近度的最优组合预测模型及其性质被引量：4: 2019年; TOPSIS方法是一种常见的决策方法.将其作为一种新的预测精度的准则,引入正理想点序列、负理想点序列等概念,构建了基于TOPSIS的最大贴近度准则的最优组合预测模型.针对该模型,定义了新的非劣性组合预测、优性组合预测、冗余预测方法、预测方法优超等概念,研究了模型的若干数学性质,从理论上阐述了最优组合预测的优越性.最后给出实例分析,并和其他组合预测模型进行了对比分析,结果表明提出的组合预测模型是可行有效的.; 王自成陈华友韩冰朱家明; 关键词：贴近度组合预测数学性质

基于IGOWLC-OWGA算子最优组合预测模型被引量：1: 2019年; 文章针对连续区间有序加权几何平均(C-OWGA)算子仅能集成单个区间的不足,引入诱导广义有序加权对数平均(IGOWLA)算子,提出诱导广义有序加权对数的连续区间有序加权几何平均(IGOWLC-OW?GA)算子。然后,选取向量夹角余弦作为相关性指标,构造一类基于向量夹角余弦的IGOWLC-OWGA算子的区间组合预测新模型。; 张超袁宏俊

最优组合预测线性模型在旅游需求预测中的应用——以中国大陆赴澳门游客量预测为例被引量：12: 2018年; 研究运用ARIMA、多元线性回归（MRL）、ADL_EC和VEC四种单一模型对中国大陆赴澳门游客量进行预测,运用等权组合、简单加权组合和熵值加权组合三种非最优组合预测及最优组合预测线性模型对单一模型预测结果进行优化,用平均绝对百分比误差（MAPE）和希尔不等系数（TIC）对优化结果进行评价与比较,确定最优组合预测线性模型是比较切合澳门入境旅游实际的预测模型,并运用其进行预测,达到了预期效果.; 汪威; 关键词：最优组合预测游客量

基于误差指标的我国城镇化率最优组合预测被引量：1: 2018年; 以1978-2016年我国总人口和城镇人口数据为样本对我国城镇化率的变化趋势进行研究,并用指数平滑、多项式拟合、灰色预测三种方法对我国2017-2020年的城镇化率进行预测;进一步地构建基于误差指标的最优组合预测模型对同样时间段的城镇化率进行预测,模型检验表明,最优组合预测模型能拥有更小的预测误差,预测效果相比单项预测更加准确.从结果可以看出:2017-2020年我国城镇化率稳步逐年上升,到2020年我国人口城镇化率将达到62.97%,为政府科学决策提供依据.; 马瑛琪孙善辉; 关键词：城镇化率指数平滑法多项式拟合灰色预测组合预测

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