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[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进
文章阐述了组合预测模型遴选规则的产生机理,对此遴选规则的具体形式以及组建方式进行了研究分析。为了使构建于模型遴选规则基础之上的组合预测模型更具鲁棒性及更广的适用领域,通过基于NARX神经网络的自适应调节机制来提升遴选规则的学习能力,提高了组合预测的精度和稳定性。最后以一个汇率预测的实证分析证明了该模型的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进
文章阐述了组合预测模型遴选规则的产生机理,对此遴选规则的具体形式以及组建方式进行了研究分析。为了使构建于模型遴选规则基础之上的组合预测模型更具鲁棒性及更广的适用领域,通过基于NARX神经网络的自适应调节机制来提升遴选规则的学习能力,提高了组合预测的精度和稳定性。最后以一个汇率预测的实证分析证明了该模型的有效性。
[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。
关键词：
预测包容 单项模型遴选 组合预测
[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。
关键词：
组合预测 单项模型选择 有效度
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进
当前关于组合预测方法论的研究很多,但究竟选择哪种方法进行组合仍比较模糊。基于智能算法的组合预测模型虽然有着极佳的拟合能力,但样本外的实际预测精度却并不理想。论文引入三个统计指标作为组合预测中组合方法遴选的依据,分别是:单项预测模型误差之间的方差比、相关性以及预测的偏度。通过分析推导以及实证分析,总结出组合预测方法的遴选原理,该原理可以为某个指定的预测对象确定最好的组合方法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
闫晓慧 张逸勤 杨文霞 巩洪村 邓三鸿
[目的/意义]在“大力推行优秀成果和代表作评价”的背景下，如何科学地遴选学术代表作是摆在所有学者面前的一个重要研究问题，尤其是一般学者的代表作遴选更加值得关注。[方法/过程]在阐述了模型构建基本思想的基础上，文章从期刊影响因子、即时被引频次和内容相似度三个方面构建了适合一般学者代表作遴选的FIS模型。利用陕西省自然科学优秀论文获得者的学术论文进行学术代表作遴选实证研究，并从内部和外部两个方面进行了对比分析。[结果/结论]构建的FIS模型具有一定的比较优势和实际意义，能够更科学地遴选代表作，在一定程度上有助于推动学术繁荣和进步。
[期刊] 商业时代
[作者]
王延臣 程振锋 苗晋峰
在明确了河北省优势区域品牌建设战略地位的基础上,本文论述了区域品牌与区域经济的双重属性作用,同时,为了遴选适合的产业进行区域品牌建设与传播,构建了KP-BPP产业遴选模型,并提出了区域品牌建设的要素。
关键词：
优势产业 区域品牌 产业升级 品牌建设
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李玉兰 王哲 魏群义
针对以往外国教材遴选与评价过程中一般采用的专家推荐、出版社推荐等做法中存在的主观及人为因素,采用层次分析法构建影响教材质量的作者、出版社等相关量化指标信息的综合评价模型,并根据评价模型中的评价结果,选取一定比例排名靠前的教材编出其内容结构和教材大纲,结合经验丰富的教师及专家的意见给出最终遴选结果,使评价更具有科学性。
关键词：
外国教材 遴选 评价模型 层次分析法
[期刊] 软科学
[作者]
何晓庆 蔡娜
组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵飞
文章主要应用残差自回归模型和自适应过滤模型,对1980年到2006年间我国生活能源消费量时间序列建模,并通过两种模型组合预测得到了2007年到2010年的我国生活能源消费量的预测值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
贺颖 邱均平
同行评议专家的来源和遴选直接关系到同行评议结果的质量与公平性。将科学共同体内部的科学评价——同行评议与科学共同体外部的科学评价——科学计量相结合,使科学计量成为获得高质量同行评议的主要辅助手段。构建基于科学计量学的同行评议专家遴选系统,使之完全符合一般性专家遴选系统的构建原则,即完整性、科学性、实用性、动态性。
关键词：
科学计量 同行评议 专家遴选 模型构建
[期刊] 统计与决策
[作者]
傅魁 郭志颖
基于分解-集成-重构思想,提出一种组合汇率预测模型。文章首先运用改进的集成经验模态分解(MEEMD)将汇率价格序列分解成多个不同频率的本征模态分量(IMF)和剩余分量,然后采用模糊灰色关联度分析将分量重构为高频项、低频项和趋势项,最后根据重构项的波动特征,分别选择不同的模型对重构项进行预测,将预测结果集成得到实际预测值。采用欧元兑美元汇率序列进行实证发现,相较于单一模型和一般组合模型,MEEMD组合模型具有更高预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁小松 杨桂元
文章采用三种模型:自回归模型、ETS指数平滑状态空间模型和非参数方法中的局部多项式回归模型对人民币汇率进行点预测,在此基础上引入广义诱导有序加权调和平均算子(GIOWHA)的概念,以预测值和实际值的p次幂倒数误差的平方和最小为准则,构建基于GIOWHA算子的最优变权系数组合预测模型。结果表明GIOWHA组合预测模型具有更精准的预测能力。
[期刊] 统计研究
[作者]
徐勇 王东 张慧
本文针对单个在线极限学习机输出不稳定的情况,提出一种自适应集成在线极限学习机算法(ASEOSELM)。算法首先初始化多个在线极限学习机模型,然后根据到达的每一批次数据的训练误差及其方差自适应地调整各个在线极限学习机的集成权重,并动态删除那些小于设定阈值的模型以提高算法的训练速度,最后选择准确度高、泛化能力好的模型用于集成预测。通过函数拟合、UCI数据集以及真实股价预测实验表明,文中提出的ASE-OSELM算法相比传统的OSELM、LS-SVM和BPNN算法具有更高的预测准确度和抗干扰能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜闪闪 夏旻
传统的经济预测模型不能选择有效的经济指标进行经济预测。文章中首先利用自回归的方法提取与经济增长相关系数高的经济指标,然后针对传统的神经网络学习速度慢、迭代次数多、陷入局部最优等问题,提出了一种基于极限学习机理论和k近邻理论的自适应极限学习机模型用于经济时间序列预测。结果表明,该方法比传统的神经网络、自回归模型、自组织模型、单一的极限学习机模型的精度更高,可以很好地应用于经济增长预测。
关键词：
经济预测 神经网络 极限学习机 经济指标
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