基于组合预测模型的水果产量的研究

水果产业是关系国计民生的重点产业。科学、准确地预测水果产量对水果产业发展具有重要的意义。为了更准确地预测我国水果产量,本文尝试把各种常用的预测模型结合起来,建立组合预测模型。结果表明,此模型对于水果产量的预测有明显的改进作用,能对水果产量进行有效的预测。     

基于信息熵的不良资产评估组合预测模型研究

不良资产价值评估是其处置的前提和关键环节,而不良资产处置定价受诸多因素的影响,目前常用的单一评价方法很难诠释不良资产的价值全貌。因此构建了一种基于信息熵的不良资产组合预测评估模型,通过不同专家运用不同评估方法对不良资产进行估价,分别计算每种评价方法的误差,此误差值运用熵值法计算几种单一评价方法的权重并以此来进行组合预测。该方法能综合单一评价方法的计算结果,大大提高了不良资产价值评估的科学性和准确性。     

海南蔬菜产量组合模型预测研究

近年来,海南热带蔬菜在国内外的销量越来越大,产量也呈逐年递增的趋势。但是最近各地区出现了不同程度的蔬菜的滞销问题,解决滞销问题,既需要一个见效快的短期措施,又要制定一个长远的政策,使蔬菜产量从根本摆脱波动的周期。鉴于单项产量模型预测的局限性．本文利用ARIMA模型、cubic三次方模型、指数平滑模型的组合模型对未来海南省蔬菜的产量进行预测和分析。     

灰色关联度极大化组合预测模型在区域人才需求预测中的应用

本文根据灰色关联分析的基本思想,以灰色关联度最大为组合预测模型权系数的确定准则,适合于历史资料稀少的情况。该方法运用到区域人才需求预测中,可取得良好的预测效果。     

基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法

股市大盘指数及其走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题。本文在分别利用日、周、月和年作为时间单元进行灰色预测的基础上给出了一种新的股市大盘灰色组合预测方法,并以上证综指为例进行灰色组合预测,结果验证了其有效性。     

基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法

股市大盘指数及其走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题.本文在分别利用日、周、月和年作为时间单元进行灰色预测的基础上给出了一种新的股市大盘灰色组合预测方法,并以上证综指为例进行灰色组合预测,结果验证了其有效性.     

基于趋势组合的我国煤炭需求预测模型研究

煤炭资源是我国第一大能源资源,准确地预测煤炭需求动态趋势,对于保障能源供需平衡和规避能源供给风险,促进我国经济社会可持续发展具有重要意义。由于煤炭消费具有非线性和不确定性特征,任何单项煤炭需求预测模型都不能较好地拟合煤炭需求的变动趋势,进而导致预测精度偏低。本文利用ARMA模型拟合其不确定性趋势,紧紧围绕我国煤炭实际消费的非平稳变动特征,通过趋势外推模型拟合煤炭需求的确定性趋势;建立了基于趋势组合的我国煤炭需求预测模型,该模型运用表明其实用性和精确度都好于已有的组合预测模型。     

基于PLS的组合预测模型及其应用

本文运用组合预测理论,利用偏最小二乘回归方法建立了基于灰色预测模型GM(1,1)、2阶自回归模型AR(2)和龚伯兹曲线模型的组合预测模型,并对农业贷款需求进行了预测。     

销售组合预测模型构建及实证分析

销售预测是企业快速响应市场需求的先决条件,精确的销售预测不但有利于提高企业及其产品的竞争能力,减少经营风险,也是企业提高市场应变能力的有效手段.本文构建了组合预测模型,然后运用单项预测模型和组合预测模型对A公司的销售情况进行了预测分析和比较.实践证明,组合预测的预测精度比单项预测更高、可靠性更强,是企业制定生产计划和采购计划的科学依据.     

基于灰色预测理论的库存预测模型研究

通过工业工程常用的QFD方法,识别导致库存积压的根本原因,根据历史数据的特点采用更为有效的灰色预测理论建立短期预测模型即灰色预测模型,通过该模型预测可以有效的减少预测值与实际值之间的差异,从而适量采购,降低库存以提高库存管理的运营效率。     

中国石油消费的组合预测

石油消费预测有助于提高石油生产、进口及消费的合理性,进而实现合理规划.鉴于石油消费系统的复杂性和非线性特征,利用我国石油消费的历史数据,将VAR模型与灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)两种模型有机组合,建立灰色VAR组合预测模型,实证分析得出了更为精确的预测值,由此得出此模型可以作为能源消费量预测的有效参考工具.     

基于二次插值组合灰色预测模型的房价预测

房价问题涉及多方群体的利益,因此对房价预测具有一定的现实意义和理论研究价值。预测模型的核心问题是预测精确度,本文分别从利用二次lagrange插值法得到新的背景值,通过残差预测调整误差,进行多次等维递推以及组合灰色模型等多个方面对灰色模型进行了改进,使精确度得到了提高。并以保定市为实例,验证了该房价预测模型的高精确度和实用性。     

组合预测模型在短时交通流预测中的应用研究

根据智能交通诱导和信号控制的需要,短时交通流预测应具备实时性、准确性和可靠性,应用单项预测模型已不能满足当前交通流预测的要求,借此提出了以时间序列法、非参数回归法和RBF神经网络预测法为基础的定权系数和变权系数组合模型进行短时交通流预测,实例应用表明组合预测模型较单项预测方法预测精度有显著的提高。     

组合预测模型在区域经济发展水平研究中的应用

区域经济的发展,受到政治、经济、社会文化、自然条件等诸多因素的影响制约,其发展过程较为复杂。因此,在建立区域经济发展水平的预测模型时,为了强化建模的灵活性,从多角度充分挖掘已有的数据信息,可以使用多种方法对原始数据进行拟合对比试验,也可以将几种不同方法的预测模型进行组合,避免单一模型的局限性,为充分利用数据信息来拟合并预测事态发展提供可靠的保证。     

我国果酒需求量组合模型预测研究

果酒是保健类酒,市场潜力巨大。对重庆永川果酒的需求量进行预测,揭示变化规律和发展趋势。运用组合预测模型确定预测的权系数,将常用预测模型有机结合起来,建立果酒需求量组合结构模型,并通过实例分析证实。     

基于灰色预测模型的中国动漫产业发展研究

动漫产业的发展关乎文化软实力的提升,它不仅是可持续产业的代表,更承载着国家文化与民族精神。近年来,我国动漫产业既取得了很大的进步,也存在着资本投入量小、缺乏创新、商业化程度较低等诸多问题。目前国内对于动漫产业的描述性研究偏多,缺少定量方面的分析,同时又由于产业发展态势的复杂性,单一的预测方法难以满足科学预测的要求。选取2009年至2015年我国动漫产业总产值,利用灰色组合预测模型计算未来十年的较高、中等、较低三种不同预测值,对动漫产业进行合理的发展规划有着积极的指导作用。     

金融时间序列组合预测模型与方法

为了提高金融时间序列的预测精度,弥补单一预测方法的不足,组合预测从信息互补的角度为其提供了一条有效的途径。文章综述了现有的金融时间序列组合预测的模型与方法的分类,包括普通权重法、时变权重法、神经网络法以及集成预测法,并展望了在不确定的经济环境下组合预测方法未来的研究方向。     

基于灰色预测和支持向量机的销售预测模型研究

随着市场经济和经济全球化的发展,顾客的需求日益多样化、个性化。企业只有做出准确的销售预测才能做出更科学的决策,以在残酷的市场竞争中能获得有利的竞争优势。本文在研究大量文献的基础上,根据各种销售预测方法的特点,提出了基于灰色预测和支持向量回归机的组合预测模型。此方法不仅能够提高预测精度,而且能够较好反映经济预测中的短期和长期的变化规律。最后,本文对天津市石油销量预测进行了实证研究,所得结果的预测误差的统计分析表明了这种组合预测方法的优势所在。     

上海港口货物吞吐量的组合预测

本文以港口货物吞吐量为预测对象,根据港口物流系统的特点及模型特征,选择灰色预测模型、回归模型作为单项预测模型对上述对象分别进行模拟、预测,然后运用组合预测方法预测出上海港口货物吞吐量的未来发展状况,得到了较好的效果。     

上海港口货物吞呈量的组合预测

本文以港口货物吞吐量为预测对象,根据港口物流系统的特点及模型特征。选择灰色预测模型、回归模型作为单项预测模型对上述对象分别进行模拟、预测,然后运用组合预测方法预测出上海港口货物吞吐量的未来发展状况,得到了较好的效果。