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[期刊] 统计与决策  [作者] 张延利  张德生  
组合分线性和非线性两种,在任选两个模型采用组合预测方法时,如何确定哪种组合方法效果更好成为重点。文章从协整关系和优性组合判定方法两方面提出确定线性组合条件及线下组合建模过程。在线性关系不满足时,对组合模型进行改进,采用BP神经网络对模型进行非线性组合,使其达到组合预测目的。同时,给出在任取两个模型的情况下,进行组合的方法和步骤,既提高组合预测精度,又达到简化计算过程的目的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张延利  张德生  
组合分线性和非线性两种,在任选两个模型采用组合预测方法时,如何确定哪种组合方法效果更好成为重点。文章从协整关系和优性组合判定方法两方面提出确定线性组合条件及线下组合建模过程。在线性关系不满足时,对组合模型进行改进,采用BP神经网络对模型进行非线性组合,使其达到组合预测目的。同时,给出在任取两个模型的情况下,进行组合的方法和步骤,既提高组合预测精度,又达到简化计算过程的目的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王丰效  
组合预测能够提高预测的效果,但是如何选择最优组合中单项预测模型是十分重要但尚未解决的问题。文章将预测有效度的概念应用于单项预测模型组的选择,给出了遴选组合预测模型中单项预测组的方法和步骤,以期提高组合预测的预测有效度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张卓伦  宋福根  
对预测模型的合理选择是搞好预测的核心。文章针对面向组合预测的单项模型遴选问题,引入预测包容理论,提出了基于预测包容的组合预测单项模型遴选算法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王成宇  林名驰  唐政  
文章针对已有的基于粗糙集理论的组合预测单项模型筛选方法存在属性重要度可能均为0的问题,选取属性频率作为属性重要度评价标准;针对原算法未考虑单项模型预测精度可能导致组合预测精度不高的问题,结合单项模型的均方根误差构成新的属性重要度评价标准,提高了组合预测精度,同时解决了属性因重要度相同而难以选择的问题;为使算法完整,将筛选过程细化为有核与无核两种情况,并给出详细算法步骤。结合四种组合预测方法与不筛选和原算法得到的模型集进行实例对比分析,验证了筛选的必要性与该算法的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李因果,李新春  
本文在现价和可比价格的基础上给出了我国国债规模的两个预测模型,并对其拟合成果及经济意义作了比对分析,对模型信息进行了识别,结果显示:按可比价格建立的模型在经济意义上更为合理,更有利于认识影响国债规模的主要因素。
[期刊] 统计研究  [作者] 魏传华  吴喜之  
对于两个部分线性模型参数部分中模型系数是否相等的检验问题,本文基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,并给出了计算检验p-值的F分布逼近法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王会强  胡丹  
随着中国经济的快速发展,能源消费不断提高。文章利用能源消费量的历史数据,建立了我田能源消费系统的ARMA模型和灰色预测模型的组合模型,通过组合模型和ARMA模型、灰色预测模型的具体比较分析,证明组合模型更为易行、有效。结论可以作为我国及地区未来能源消费量预测的有效工具。
[期刊] 统计与决策  [作者] 凌立文  张大斌  
组合预测作为一种改善单项模型预测性能的有效策略已得到广泛应用,但如何科学构建组合预测模型仍值得深入研究。文章以提高组合模型预测精度为出发点,首先明确组合预测模型的普遍性优势,然后围绕单项模型筛选策略和组合权重确定方法展开文献述评,明晰组合预测模型构建方法,最后通过对比国内外相关研究,提出该领域未来继续研究的问题与方向。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李卫国  张爱琴  
本文基于灰色系统理论,提出一种非平稳时间序列预测模型的建模方法。该方法首先利用灰色系统模型提取时间序列的趋势项;然后利用样本周期图拟合周期项;最后对去掉趋势项和周期项的序列建立模型,从而完成非平稳时间序列的总体建模。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈有为  
文章设计了一种由三次指数平滑预测模型和离散GM(1,1)预测模型通过加权进行组合的预测模型,并选取了相关实例进行预测和比较。比较结果显示,由组合预测模型得到的预测结果在预测精度上优于三次指数平滑预测模型和离散GM(1,1)预测模型,因此该组合预测模型在一定程度上比单项预测模型具有可行性和精密性。
[期刊] 预测  [作者] 周传世  刘永清  邹自德  
组合预测模型的筛选周传世,刘永清邹自德(华南理工大学自动化系510000)(广州市电大增城分校)ScreeningofCombinationforecwstingmodelZhouChuanshi,LiuRenqing&ZhouZhuleInthis...
[期刊] 统计与决策  [作者] 卢阳  
建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 沈存根  周开君  
自组织理论是基于神经网络和计算机科学的迅速发展而产生和发展起来的。它将黑箱思想、生物神经元方法、归纳法、概率论、数理逻辑等方法有机地组合起来。其主要思想是通过简单的初始输入(局部变量)的交叉组合产生第一代中间候选模型,再从第一代中间候选模型中选出最优的若干项组合而产生第二代中间候选模型,重复这样一个产生、选择和遗传进化过程,使模型复杂度不断增加,直到选出最优复杂度模型为止。本文利用自组织方法进行数据筛选和建立税收预测模型,并在数据筛选基础上建立线性回归预测模型和BP神经网络预测模型,然后结合时间序列的预测
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