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为了准确判断我国的消费形势,选取我国2000-2018年的经济月度数据,首先基于机器学习的方法分别构建随机森林、支持向量机和BP神经网络三个单项预测评价模型对我国社会消费品零售总额进行预测,由于单项预测方法存在自身的优势与限制条件,于是引入了基于误差平方和最小的诱导有序加权算术平均(IOWA)组合预测模型,结果表明:组合预测模型各种预测误差均小于单项预测模型,说明文中构建的IOWA组合预测模型预测性能优越,具有较好的运用前景。 相似文献
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药品的市场需求预测是制药企业生产控制中的重要组成部分,具有复杂的非线性特点。本文以制药企业的药品需求预测为研究对象,通过分析药品需求的特征,建立了基于神经网络的组合预测模型。本文选择3种具有互补特征的神经网络预测方法(BP神经网络的预测方法、RBF神经网络的预测方法和GRNN广义回归神经网络)分别对药品需求进行预测,然后在此基础上使用平均绝对相对误差(MAPE)为最优准则,通过求解二次规划问题得到权重并按照一定的规则进行变权,从而建立了基于神经网络的药品需求组合预测模型,最后对该模型实际应用的精度和稳定性进行评价。实验表明,本方法能够提高预测精度、稳定性,并扩大了模型的适用范围。 相似文献
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随着经济水平的不断发展,我国生态资源与环境正面临着巨大的压力与挑战。作为衡量自然生态资源与环境状况的重要指标,生态足迹的准确预测对于制定自然资源保护与环境治理政策具有重要意义。本文基于2003至2014年安徽省各生物资源及能源消费量,计算了各年人均生态足迹,并采用灰色GM模型、长短期记忆神经网络模型、差分自回归移动平均模型作为单项模型进行预测,建立了基于诱导有序几何加权平均算子(IOWGA)的人均生态足迹组合预测模型,并将组合预测模型与单项预测模型进行比较。结果表明,组合预测模型对人均生态足迹的拟合程度较好,具有较高预测精度。 相似文献
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针对网络流量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数神经网络对网络流量时间序列进行预测。用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,建立了基于MATLAB6.5环境下径向基神经网络的网络流量预测模型,并用本校网络流量数据进行了验证。结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快。 相似文献
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在Logistic模型和BP神经网络两种单一预测模型的基础上,将Logistic模型输出的违约概率引入到BP神经网络中,从而构建一种非线性组合预测模型,并将其应用于上市公司财务预警.实证结果表明,该组合预测模型能有效提高预测精度.具有良好的应用前景. 相似文献
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货运量精准预测是多式联运网络高效协同发展的重要基础,货运量时变性强、数据多样性缺失是实现精准货运量预测的问题所在。基于此,通过挖掘货物运输量(集装箱)的时间变化特征,构建初始相关时间特征输入集,结合斯皮尔曼相关性系数分布,采用Bagging+BP集成学习方法训练多个弱分类器,最终组合获取高精度的强学习模型。以南京龙潭港为例,对自回归移动平均模型(ARIMA)、Bagging+BP集成学习网络以及长短时记忆神经网络(LSTM)三种模型进行评价,实验结果表明,相比于其他模型,提出的Bagging+BP集成学习网络预测性能良好,有一定的实用价值。 相似文献
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文章提出了基于小波神经网络的非线性组合预测方法,给出了其具体组合预测原理及具体学习算法,并将其用于国际原油期货价格数据的预测。国际原油期货价格数据的预测结果表明:基于小波神经网络的组合预测方法得到了比单一预测方法都要好的预测结果,有较好的应用前景。 相似文献
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文章提出基于自组织方法的GMDH(Group Method of Data Handling)型神经网络并将它应用于短期负荷预测.与一般的前馈神经网络不同,GMDH网络的结构确定于训练过程之中,因而可大大提高神经网络性能.它能充分、合理地利用数据,自动进行变量组合,筛选及判断从而得到合适的模型,特别适用于数据预测.将这种用自组织方法所构成的GMDH型神经网络应用于广西某地区电力局的短期负荷预测,采用Matlab6.5进行仿真实验,证明其在短期负荷预测方面有很好的应用前景. 相似文献
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文章提出基于自组织方法的GMDH(Group Method of Data Halldlin亩型神经网络并将它应用于短期负荷预测。与一般的前馈神经网络不同,GMDH网络的结构确定于训练过程之中,因而可大大提高神经网络性能。它能充分、合理地利用数据,自动进行变量组合,筛选及判断从而得到合适的模型,特别适用于数据预测。将这种用自组织方法所构成的GMDH型神经网络应用于广西某地区电力局的短期负荷预测,采用Matlab6.5进行仿真实验,证明其在短期负荷预测方面有很好的应用前景。 相似文献
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根据2000~2009年宁波市物流需求的数据,采用灰色GM 1,,1,模型和一元线性回归模型进行组合优化,建立了基于诱导有序加权平均(IOWA)算子的物流需求量组合预测模型。结果表明基于IOWA算子的组合预测模型能有效提高预测精度,说明了该方法用于物流需求预测的可行性和有效性,并在此基础上对2010~2013年宁波市物流需求作出预测。 相似文献
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针对2002~2009年武汉市物流需求的数据,采用灰色GM 1,1模型和多项式拟合模型两种单项预测模型对数据进行建模预测。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平均算子的组合预测模型的预测精度明显高于两种单项预测方法,说明了该方法用于物流需求预测的可行性和有效性,并在此基础上对2010~2012年的武汉市物流需求作出预测。 相似文献