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1.
组合预测是一种综合利用各单项预测方法所提供的信息的预测模型,它是提高预测精度的有效途径.为预测河南省2005、2006两年的铁路客运量(万人),先利用直线趋势预测法,预测出河南省2005、2006两年度的铁路客运量分别为5712.285,5912.817;然后再利用灰色预测法,预测出河南省2005、2006两年度的铁路客运量分别为 5888.52,6113.56;进而采用熵权法将直线趋势预测法和灰色预测法所得的预测结果,通过选取适当的权重进行加权平均,建立起组合预测模型,并预测出河南省1998-2006年的铁路客运量分别为5793.35,6005.16,而河南省2005、2006两年度的实际铁路客运量则分别为 5879,6465.最后,为比较上述3种预测方法的优与劣,通过分别精确计算3种预测模型下的预测精度,表明组合预测法取得了更好的预测效果. 相似文献
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提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的铁路客运量预测的新方法。1985—2002年的铁路客运量组成整个数据集。前5年的客运量用来预测第6年的客运量,由1985—1999年的客运量建立LS-SVM客运量预测模型。运用建立该模型预测2000—2002年的铁路客运量。结果表明:提出的LS-SVM客运量预测方法是有效的。 相似文献
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铁路客运量数据受多种因素影响而呈现出非线性等特点,为了进一步提高其预测精度,文章提出了粒子群算法（ PSO）优化支持向量机（ SVM）的公路客运量预测模型。利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行了优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测。研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO-SVM的预测精度更高,从而表明了粒子群算法优化支持向量机的方法是有效的。 相似文献
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本文首先对我国上证指数建立灰色预测、随机游走、多元回归模型,然后建立诱导有序加权算术平均(IOWA)组合预测模型.结果表明,组合预测模型的预测精度明显优于参与组合预测的各单项预测模型.利用IOWA组合预测得到的权重,预测我国2012年11月到2013年10月的上证指数走势.结果表明,未来12个月我国上证指数的收盘价先有上升趋势,后有下降的趋势,具有一定的波动性. 相似文献
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针对1981~2012年我国税收收入的相关数据,采用回归模型、指数平滑预测和ARIMA模型三种单项预测方法进行建模预测.并结合组合预测理论,采用基于IOWA算子的组合预测模型进行预测.结果表明,基于诱导有序加权算术平均算子的组合预测模型的预测精度明显高于三种单项预测方法,说明了该方法用于税收收入预测的可行性和有效性,并采用5种有效性评价指标,检验了组合预测模型的预测效果.既然该方法可以通过调整组合权重提高预测精度,因此,在此基础上对今后3年的税收收入作出预测,发现今后3年税收仍会分别以15.59%、16.89%和16.77%的增长率增长. 相似文献
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宋雅晴 《安徽教育学院学报》2013,(6):18-20,24
鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,首先利用安徽省1994-2011年的能源消费数据,分别建立二次多项式模型、灰色预测模型和时间序列模型,并对其结果进行统计检验和比较分析;其次在使误差平方和达到最小的条件下进行权重分配,建立组合预测模型,结果表明该模型的精度高于各单项预测模型,可以用来预测安徽省未来的能源消费量;最后应用组合预测模型预测出安徽省未来4年的能源消费量. 相似文献
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根据GM（1,1）模型和自回归模型的特点,建立了综合GM（1,1）模型和自回归模型的变权组合预测模型,并对临沂市GDP进行分析预测,与实际情况非常相符,具有较好的预测效果． 相似文献
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大学生就业信心指数的预测可以在一定程度上了解大学生就业信心的变化趋势.因此,文章建立了基于L1范数的诱导有序加权几何平均（IOWGA）算子的组合预测模型及预测有效度评价指标体系,以山东省德州市某高校2000—2012年大学生就业信心指数数据,对大学生就业信心指数中的全局信心指数进行分析预测,并与采用GM（1,N）预测模型、单指数平滑预测模型和ARMAX预测模型分析结果从预测精度、预测模型有效性上进行比较.结果表明：基于L1范数的IOWGA算子组合预测模型比其他三种单项预测方法预测方法精度更高且为优性组合预测,本模型对大学生就业信心指数预测是可行的,可以用于对大学生就业信心的定量研究. 相似文献
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将GM（1,1）模型与BP算法相结合建立灰色人工神经网络组合模型应用于GDP总量的预测。以安徽省1992-2007年的数据为例,对2005至2007年的GDP总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络组合模型大大提高了预测精度. 相似文献
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在新能源汽车可缓解未来一系列环境、资源问题的重要背景下,对新能源汽车销售量准确预测有助于加速新能源汽车市场推广,降低相关生产研发企业运营成本。提取8个关键影响因素,应用灰色关联分析（GRA）验证各因素影响能力,然后构建基于果蝇算法优化灰色神经网络（FOA-GNN）预测模型的新能源汽车月度销售量预测模型。通过预测结果对比检验,验证该预测模型在预测新能源汽车销售量上有较高的预测精度。应用该模型对我国新能源汽车2019年月度销售量进行预测,结果表明,我国新能源汽车发展在2019年度依然可保持良好的增长态势。 相似文献
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Line planning is the first important strategic element in the railway operation planning process, which will directly affect
the successive planning to determine the efficiency of the whole railway system. A two-layer optimization model is proposed
within a simulation framework to deal with the high-speed railway (HSR) line planning problem. In the model, the top layer
aims at achieving an optimal stop-schedule set with the service frequencies, and is formulated as a nonlinear program, solved
by genetic algorithm. The objective of top layer is to minimize the total operation cost and unserved passenger volume. Given
a specific stop-schedule, the bottom layer focuses on weighted passenger flow assignment, formulated as a mixed integer program
with the objective of maximizing the served passenger volume and minimizing the total travel time for all passengers. The
case study on Taiwan HSR shows that the proposed two-layer model is better than the existing techniques. In addition, this
model is also illustrated with the Beijing-Shanghai HSR in China. The result shows that the two-layer optimization model can
reduce computation complexity and that an optimal set of stop-schedules can always be generated with less calculation time. 相似文献
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基于灰色神经网络串联组合模型的涌水量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
利用矿井涌水量实测值建立灰色理论与神经网络串联组合的预测模型,即利用不同灰色模型预测值训练神经网络进行预测,提高矿井涌水量的预测精度,先后建立了GM（1,1）、二次参数拟合GM（1,1）模型,将其与BP神经网络模型串联形成最终预测模型,以淮南矿区潘三矿西翼矿井涌水量预测为例,结果说明了该模型具有较高的准确性。 相似文献
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邓乐斌 《郧阳师范高等专科学校学报》2010,30(1):89-92
通过综合适用于短期预测的GM（1,1）模型和适用于随机波动较大的数列预测的马尔科夫模型GMM（1,1）,对2000年-2006年十堰市城镇居民可支配收入进行建模计算预测,结果表明模型的预测精度较高。为制定新一轮的经济政策提供科学的决策依据。 相似文献
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网络安全状态数据具有数据量大、特征数目繁多以及连续型属性多等特点.态势预测问题可转化为海量数据的预测问题.以网络安全态势研究为应用背景,提出了一种基于改进的粒子群优化算法来优化反向传播神经网络的态势预测模型.利用IPSO内在的隐并行性和很好的全局寻优能力对BP网络的权值和阈值进行优化并建立预测模型对网络安全态势进行预测.仿真实验证明其改善了传统BP网络在预测应用中的不足,有效提高了态势预测的精准度. 相似文献
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灰色新陈代谢GM（1,1）模型在农村居民人均纯收入预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
研究了基于灰色系统理论的农村居民人均纯收入的预测方法.建立不同维的常规GM（1,1）模型群,根据不同维预测模型的模拟相对误差,优选出基础GM（1,1）模型并建立灰色新陈代谢GM（1,1）模型对陕西省农村居民人均纯收入进行了预测.该方法能够有效融合新信息,弥补常规GM（1,1）模型的不足,实例计算表明该模型预测结果比较准确. 相似文献
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随着纯电动汽车市场的不断扩大,对销售量的精确预测成为人们当前关注的热点。提取影响销售量的7个关键因素以及2017~2019年9月的纯电动汽车销售量,首先利用BP神经网络模型对33个月的数据进行测试,并用训练好的模型预测2019年1~9月销售量,再利用马尔科夫（Markov）模型将BP神经网络模型预测的相对误差划分为6种状态,对预测结果进行修正。通过对BP神经网络模型与Markov-BP神经网络模型预测结果进行对比检验,发现Markov-BP神经网络的预测准确度更高,表明采用Markov-BP神经网络模型对纯电动汽车月度销售量进行预测具有一定现实意义。 相似文献
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矿区地表沉降一直以来是矿山安全管理部门关注的重点,准确地预测矿区地表沉降可以给矿山安全带来指导性的意义。运用“幂函数-指数函数”的复合变换来提高监测原始数据的平滑度,然后对具有多个沉降监测数据的特定年份,运用 GM（1,1）模型来预测地表沉降,利用数据融合算法对多次预测的结果进行优化分析,获得精度较高的预测结果。运用该方法对某矿区地表沉降数据进行预测,结果表明该模型具有良好的预测能力。 相似文献