组合预测模型在安徽省人均GDP预测中的应用

本文以安徽省1990年至2007年安徽省人均GDP为样本,在三个单一预测模型的基础上建立了非最优正权组合预测模型。为了提高预测精度,引入最优线性组合预测模型,将几个单一预测模型有机地组合起来。综合各个预测模型的优缺点,通过使组合预测误差平方和最小,确定各单一预测方法的权重系数,得到最优线性组合预测模型,并对未来5年安徽省人均GDP进行了预测。研究表明该模型在实际预测工作中具有较好的实用性。     

人才需求组合预测模型研究

本文建立了人才的组合预测模型，结合国有重点煤矿的实际，对其工程技术人才需求总量进行了预测，结果表明：组合预测模型用于人才预测是可行的     

对组合预测模型预测精度的分析

本文得出了关于组合预测模型及其实用形式预测精度的两个定理,从而为运用组合模型预测的合理性提供了可靠依据,其中一主要结论是:运用组合预测模型的实用形式进行预测,所产生的方差不大于运用各单一预测模型所产生方差的几何平均值。     

我国居民消费的组合预测模型

居民消费是制约我国经济快速、可持续增长的重要原因,因此研究消费者的消费需求变化是经济分析的重要内容之一。准确可靠的消费需求预测能够为政府预测新的经济前景、制定新的发展战略提供重要依据。本文采用目前使用相对广泛的组合预测模型建立了我国居民消费组合预测模型。这个组合预测模型是将灰色预测模型、时间自变量模型以及神经网络模型三个模型有机的结合起来,具备了传统消费模型所无法具有的一些优点,并使用1986～2005年的数据对其进行验证。经过验证,证明所建立的组合预测模型可以用来对我国的居民消费前景进行预测,然后利用所建立的模型对我国2007年到2010年的居民消费进行了预测。最后,对所建立的模型进行评价。     

组合预测模型在建筑物沉降预测中的应用

分析预测建筑物的未来沉降变化规律及发展趋势能够有效保障建筑物在施工及使用期间的安全。现有的时间序列模型、灰色GM(1,1)模型、线性拟合模型等单一预测模型均存在不足之处,预测精度不理想。通过挖掘各单一预测模型的有效信息,组合各单一预测模型优势,采用经典定权法建立组合预测模型来预测建筑物未来的沉降变化和发展趋势。以芜湖中建生活广场4#楼第5～10期的沉降监测数据为基础,预测了4#楼第11期的沉降变化规律及其发展趋势。预测结果显示,组合预测模型的预测精度更高,效果更好,具有一定的借鉴意义与应用前景。     

广义加权平均组合预测在市场需求预测中的应用

运用广义加权平均组合预测模型进行市场需求预测,以克服传统的单一市场预测方法的不足.通过实例分析研究,组合预测能获得更好的预测效果.     

广义加权平均组合预测在市场需求预测中的应用

运用广义加权平均组合预测模型进行市场需求预测，以克服传统的单一市场预测方法的不足，通过实例分析研究，组合预测能获得更好的预测效果。     

经济预测中的线性组合模型及其实证

经济预测仅使用单项模型方法存在较大的风险,通过组合不同的单项模型,可以更加充分利用各个模型所提供的信息,从而构造出比单项模型效果更好的组合预测模型。以福建省居民人均消费水平为例,分别建立线性回归模型、灰色系统模型与指数增长模型,并在此基础上建立线性组合预测模型,对这些模型的预测效果进行实证比较分析。     

安徽省地方财政收入的组合预测模型研究

地方财政收入预测是加强宏观经济管理和提高决策水平的重要前提和基础。为了科学预测地方财政收入,创新预测的方法,文章结合地方财政收入的构成内容以及结构特点,分别采用指数预测方法、时间序列预测方法、回归预测方法建立三种单项预测模型,在此基础上构建地方财政收入的几何贴近度的最优组合预测模型,并对安徽省＂十二五＂期间的地方财政收入进行了预测。     

统计预测模型教学改革探究

在统计学教学过程中如何引导、激发学生的学习兴趣,如何使得统计学课堂教学具有创新性和特色一直是教师追求的目标。在统计预测模型教学中,引入组合预测的思想,既能创新课堂教学内容,同时又能弥补单项预测模型的不足,提高预测精度。     

趋势外推与ARMA组合的能源需求预测模型

能源需求预测是制定能源规划的重要组成部分.鉴于能源需求系统的复杂性和非线性特征,文章结合我国能源需求的历史数据,首先用趋势外推预测建立了单项预测模型,并对趋势外推预测的优缺点进行了分析;然后运用趋势外推与ARMA组合模型对趋势外推模型中的非趋势分量即残差序列进行分析,得到趋势外推与ARMA组合模型的预测结果;最后通过比较得出趋势外推与ARMA组合模型的预测结果不仅准确性高、而且稳定性好这一结论.这对于我国能源需求预测有着重要的理论意义和现实意义.     

2008—2020年我国粮食产量的预测分析

改革开放30年来,我国粮食产量大幅度提高。但是粮食生产并不是一个稳定变化的过程,而是呈波动增长的态势。本文首先运用HP滤波分析方法将我国1988—2007年的粮食产量分离为波动序列和时间趋势序列,在此基础上对趋势序列建立了三次抛物线模型。分别利用三次抛物线模型、灰色预测模型以及组合预测方法拟合估计了我国前20年的粮食产量,并分析了三者的拟合精度。结果显示,组合预测模型能够提高预测精度。并利用该方法进一步预测了2008—2020年我国的粮食产量。     

区域人才资源需求预测方法研究

传统的人力资源需求预测方法存在着局限性,近年来出现了诸如神经网络方法、灰色预测方法等一些新的预测方法。将多个预测模型集成在一起的“组合预测”法是一种较好的预测方法。     

基于组合预测模型的长三角地区冷链产品产量预测

及时地预测冷链产品产量,对于冷链产品的生产与物流的良性发展具有重要的作用。文章以国家统计局数据为基础,分析了2002—2011年长三角地区冷链产品的产量趋势和产量结构,并利用最优加权法确定权重,建立了基于灰色预测模型,对组合预测模型进行误差分析,最后应用组合模型预测出2012—2016年长三角地区冷链产品的产量,在此基础上提出相关建议。     

基于MPA-ELM的股票价格预测模型研究

针对极限学习机(ELM)学习速率慢、易陷入局部最优且泛化能力不强等问题,提出一种基于海洋捕食者算法(MPA)和极限学习机(ELM)的组合预测模型。利用海洋捕食者算法对ELM的关键参数进行优化,降低人为因素的干扰,建立具有较高准确率的MPA-ELM股票价格预测模型。将该模型与ELM、BOA-ELM、WOA-ELM等模型的预测结果进行比较,结果证明,提出的MPA-ELM预测模型准确率更高且收敛速度更快。     

安徽省粮食产量的组合预测与分析

本文建立了由GM(1,1)模型与指数平滑模型得到的组合预测模型,对“九五”后三年安徽省粮食产量进行了预测。分析了粮食生产的主要影响因素,并就实现安徽省粮食生产的稳定增长,提出了相应对策。     

基于组合预测模型的我国入境旅游收入预测研究

以国家旅游局官方网站公布的2000-2012年入境旅游收入为原始数据,选取ARIMA模型、GM（1,1）灰色预测模型以及回归分析预测模型分别对原始数据进行定量分析。鉴于单项预测模型的局限性,基于误差平方和最小方法构建组合预测模型,并辅以实例进行分析和验证,构造出精度最高的A-G-R模型作为组合预测模型。     

新旧大气导则预测模式在环境影响评价中的应用比较

大气环境影响预测是环境影响评价的一项重要内容,为准确评价项目实施后对周围大气环境的影响,需采用合适的大气预测模型。从大气预测模型系统组成原理、应用范围、应用过程、预测结果等方面对AERMOD和EIAA大气预测模型进行比较,分析两种模型在大气环境影响预测中的优缺点。     

金融波动率的高频估计及其预测模型评价和比较

金融衍生品定价、金融风险管理以及投资组合选择中的一个非常重要的关键环节是金融波动率的估计与预测.随着金融高频数据的广泛收集,已实现高频波动率的方法开始成为研究热点,这在很大程度上扩展了金融波动率的估计与预测研究.本文主要从已实现高频波动率的估计及其预测模型的预测精度评价比较这两个方面对主要学术文献的研究成果进行综述,期望对这一主题进一步的研究提供线索.     

改进的灰色模型在我国农村人均纯收入预测中的应用

以扩展我国农村人均纯收入预测方法和提高预测精度为目标,采用变起点对传统GM(1,1)模型进行改进,改进过程为建立一个预测模型群,改进结果为从预测模型群中挑选精度最高、拟合程度最好的模型作为预测模型,通过实际应用的确提高了预测精度和拟合程度,较大地增强了预测的可操作性和可信性。