基于最优组合预测模型的港口集装箱吞吐量预测

根据港口集装箱吞吐量非线性增长等特点,建立了三次指数平滑预测模型、灰色系统预测模型及BP神经网络预测模型等单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,提出了以测试数据的预测误差绝对值加权和最小为最优化准则的最优组合预测模型,采用线性规划的方法确定最优组合的权系数。最后,给出一个实例进行应用和分析。     

基于熵的组合预测法研究

研究了熵权法在组合预测领域中的应用。依据信息熵理论,选取5种预测误差作为评价指标,根据这些预测误差所反映出的信息熵,对所选各预测方法权重进行研究并加以确定,从而得到组合预测模型。     

降低预测误差的动态方法探析

预测是通过对事物过去、现在分析的基础上 ,就其未来趋势作出的一种估计。任何预测方法都会产生误差。经济预测是决策的重要依据 ,提高预测的精度 ,可以降低决策的风险。多层动态时变参数法、时变权组合预测法及灰色动态建模预测法是定量预测中降低误差的有效方法。     

中国海洋经济预测研究

海洋经济发展目标的确定是制定国家海洋发展战略、国家级海洋经济发展规划和沿海地方海洋经济发展规划中必须解决的问题之一。因此,海洋经济预测是海洋经济研究领域不可回避的问题之一。对适于进行海洋经济预测的灰色系统模型、趋势外推法、成长曲线法、组合预测法等进行深入探讨,对组合预测结果的最有效性给出可靠的数学证明,并运用所建立的模型对2015年和2020年我国海洋经济和主要海洋产业发展水平进行预测。     

家用汽车需求预测

本文首先用定性预测方法分析了家用汽车需求的主要影响因素，论证了其平稳增长的特性。然后用定量预测方法，在灰色系统模型等单一预测模型的基础上，引入了组合预测模型，通过使组合预测误差平方和最小，得到了各个单一预测方法的权重系数，建立了最优组合预测模型。对预测结果进行对比分析，验证了最优组合预测方法的准确性。最后运用所建立的最优组合预测模型对家用汽车在最近几年的需求量进行了预测。     

国内用水需求预测实证研究——以浙江省为例

文章运用多种预测方法的组合预测,对浙江省2010年、2020年、2030年总需水量和分类需水量进行了点预测,对浙江省的水资源决策有一定的参考价值。     

中国石油生产量的组合预测模型及应用

由于单一预测方法自身的局限,利用某一种预测方法预测石油生产量容易导致预测结果与实际值偏差较大,降低预测结果的科学性。在运用平均增长率法和灰色预测法的基础上,采用标准差法确定两种预测方法的权重,并构建石油生产量的组合预测模型,在降低预测方法权重主观性的前提下,可以提高预测结果的科学性。组合预测模型相比单一的平均增长率法和灰色预测法,平均相对误差最小,预测精度最高。     

基于三种神经网络的股价指数组合预测方法初探

本文以三种在股市预测中经常单独使用的神经网络方法为基础,运用组合的思想,将三种方法组合应用于股市,尝试建立一种更加客观、全面、有效的预测方法.以我国自2010年1月4日至2011年12月23日两年来的上证指数为数据基础,首先运用BP、RBF、Elman三种神经网络进行了拟合与预测,然后利用组合预测法,参照三种预测的拟合程度对每一种神经网络赋以相应的权重,得出最终预测结果.     

基于灰色预测和神经网络的人口预测

人口预测是土地利用总体规划的重要基础工作。未来人口规模是土地利用总体规划中确定各类土地需求量控制性指标,调整土地利用结构,实现土地供需平衡,解决人地矛盾的重要依据。人口预测是否科学准确,直接关系到总体规划方案是否合理和实用。利用灰色预测建模所需信息少、方法简单的特点和神经网络具有较强的非线性映射能力的特性,提出一种基于灰色预测和神经网络的人口预测方法。首先对人口规模的NARMA(p,q)的递归网络模型进行一步预测及其灰色预测GM(1,1)等维新息模型预测,然后再用前馈神经网络对GM(1,1)模型和递归网络模型的预测值进行组合预测以作为其最终的预测值。以温州市为例,对其总人口进行了试验预测。结果表明：NARMA(p,q)递归网络模型比GM(1,1)模型具有更高的预测精度,而FNN模型的组合预测效果优于其它单一预测模型。     

基于变权重组合模型的中国股市波动率预测

大量研究表明,组合预测比单一预测具有更高的预测精度,对此,提出了一种基于变权重股市波动率组合预测方法,实证表明,该方法有效的提高了股市波动的预测结果,在处理股市这种具有很大程度不确性的系统的组合建模与预测方面有较好的应用价值。     

基于三种神经网络的股价指数组合预测方法初探

本文以三种在股市预测中经常单独使用的神经网络方法为基础，运用组合的思想，将三种方法组合应用于股市，尝试建立一种更加客观、全面、有效的预测方法。以我国自2010年1月4日至2011年12月23日两年来的上证指数为数据基础，首先运用BP、RBF、Elman三种神经网络进行了拟合与预测，然后利用组合预测法，参照三种预测的拟合程度对每一种神经网络赋以相应的权重，得出最终预测结果。     

浅析现代化企业财务预测的方法

本文主要阐述了利用财务方法来进行企业财务预测,并用以提高企业经营管理水平和经济效益。财务预测不仅应用于现代企业日常财务预算和经营决策,而且也成为企业战略管理不可或缺的重要步骤。     

组合预测模型在区域物流需求预测中的应用

针对单一预测方法用于区域物流需求量预测存在的不足,文章提出了基于预测有效度的组合预测模型,即通过组合多个单一模型的预测结果,发挥各自的优点,提高预测的精确度。以广东省江门市为例,分别采用线性回归模型、灰色GM(1,1)模型和组合预测模型对其物流需求量进行了预测,实证结果表明区域物流需求组合预测模型能够取得更高的预测精度。     

浅析现代化企业财务预测的方法

本文主要阐述了利用财务方法来进行企业财务预测,并用以提高企业经营管理水平和经济效益.财务预测不仅应用于现代企业日常财务预算和经营决策,而且也成为企业战略管理不可或缺的重要步骤.     

基于自组织方法的税收收入组合预测模型

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模型,利用自组织方法建立组合预测模型。通过预测结果比较得出了组合预测模型比其它单个模型具有更高的预测精度。     

基于EEMD-BP模型的消费者价格指数预测

消费者价格指数反映了物价对人民生活的影响,是多种因素共同作用下最终的表现形式。EEMD方法是处理非平稳、非线性序列的有效工具,将其运用于CPI预测,可以从CPI时间序列自身出发揭示内在特征。本文以1994年1月至2021年9月期间的CPI为例,对其进行分解,并根据本征模函数的特征进行聚类重组,对重构后的序列波动特点进行解释,选择BP神经网络模型进行预测。研究表明：组合模型比单一模型具有更高的预测精度;经过EEMD方法分解的CPI组合预测模型比EMD方法分解的CPI组合预测模型具有更高的预测能力。     

组合优化理论在中国经济增长预测中的应用

文章采用灰色预测的GM(1,1)、变参数BGM(1,1)两种模型与BP神经网络进行组合优化,对中国GDP的增长做出预测分析,建立了灰色神经网络的GDP预测模型。组合优化模型提高了拟合和预测精度,是经济发展趋势进行预测分析的有效方法,有利于决策者制定相关的经济政策,进行宏观管理和控制。     

对三点预测法的一点修正

在国民经济各领域中,长期趋势预测已被广泛应用。长期趋势预测的方法很多,三点预测法仅是其中之一。三点预测法是将原时间数列首尾两端和正中各取相等的三段,若数列总项数n≥15,各段取五项;若9≤n<15,各段     

基于改进BP神经网络的股票预测

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见.本文将附加动量法与BP神经网络结合,应用附加动量法去寻找BP神经网络的初始权值和阈值,并且应用主成分分析提取贡献率达到90%的主成分作为输入变量对股票进行预测,从而进行分析比较.实验结果表明,PCA-AM-BP模型在降低预测平均误差的同时,运行时间大大减少,加快了算法收敛速率.     

我国海洋产业增加值的组合预测分析

近年来,我国海洋产业增加值大幅度地提高。鉴于单项预测模型的局限性,本文运用线性规划的方法赋予合理的权重,将时间趋势模型和指数平滑模型加权组合,采用组合预测的方法对我国未来几年的海洋产业增加值进行了预测。