组合模型在交通需求预测中的应用——以内蒙古自治区客运量预测为例

本文对传统的常用预测模型进行了研究与分析,在此基础上综合各种模型的特点根据最优化原理建立了组合模型,结合所参与的具体项目对内蒙古自治区客运量进行预测与分析,达到了较好的预测效果,并得出利用组合模型可以提高预测精度的结论.     

基于组合模型的股票预测研究综述

随着金融业数据环境的日益复杂,利用传统单一模型进行高精度股价预测变得愈加困难。面对日益突出的股票分析技术需求,组合预测模型开始得到发展并取得了很多成果。首先介绍影响股价波动的分析指标,概括基于传统统计预测模型、机器学习、神经网络等单一预测模型在股票预测中的优势与不足。然后依据组合预测模型的组合形式,将其分为线性模型的组合、非线性模型的组合以及线性与非线性模型的组合3种类型,并报告多种组合模型的实际应用与研究现状。最后,对组合模型股票预测方法的有效性和稳定性进行展望。     

灰色-时序组合模型在建筑物沉降预测中的应用

为了获得较为准确的建筑物沉降预测结果和较高的预测精度,结合灰色模型、时间序列模型的优点,提出灰色-时序组合模型进行建筑物沉降预测的方法,有效克服了单一模型预测精度低的缺点。以某工程实例沉降观测数据作为原始建模分析数据,通过对灰色预测模型、时间序列预测模型以及组合预测模型的预测结果进行比较分析,结果表明,灰色-时序组合模型预测的沉降值更接近实测值,预测的精度比单一模型更高,具有一定适用性,有利于高层建筑物的沉降预测、预警,确保建筑物的安全性。     

基于ARIMA-BP神经网络模型的桥梁SHM应变预测分析

桥梁结构健康监测的应变监测数据具有较强的趋势性与随机性，为提升数据的预测精度，提出将传统单一的自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和BP神经网络预测模型进行加权与组合，并将这两种方法分别运用于江西省某跨江大桥桥梁结构健康监测系统记录的应变监测数据的预测进行验证。结果表明：仅运用单一模型预测时，BP神经网络的预测效果要优于ARIMA模型；加权与组合模型的预测精度均优于单一模型，其中加权模型及组合模型的残差平方和（SSE）与BP神经网络模型相差最大，分别高达50.23%与49.87%；对比加权模型与组合模型的各项误差指标，发现二者预测模型的预测精度极为接近；单一预测模型的误差包络范围大于其他两类模型，其中ARIMA模型的误差总和约为50 με，BP神经网络模型的误差总和约为30με，加权模型的误差总和约为21.09 με，组合模型的误差总和约为20.97 με。经分析，加权预测模型与组合预测模型均能实现对桥梁SHM应变预测。     

关于内蒙古城镇居民消费支出的实证分析

消费不仅是拉动经济增长的＂三驾马车＂之一,同时也是经济增长对人们生活质量改善的一个重要体现,对消费的研究与预测、对更好地制定各种经济政策有着十分重要的意义。本文将灰色模型预测方法与计量模型组合在一起,采用灰色组合模型的方法对内蒙古居民消费支出进行分析和预测,以期更好地解释和预测内蒙古居民的消费支出。     

基于GM（1，1）模型的漳州市花卉销售额预测

对花卉销售额发展趋势进行预测是正确制定花卉产业战略的前提和基础。文章根据灰色系统理论，利用漳州市2004年到2008年花卉销售额的资料，建立了GM（1，1）灰色预测模型，并应用该模型对漳州市花卉销售额进行预测。结果表明，预测模型精确度达到1级，为准确预测花卉销售额提供了一种较为简便可行的分析预测方法。     

基于Gramer分解定理对我国就业人数变化趋势分析及预测

本文基于时间序列的Gramer分解定理,利用我国就业人数1978年到2007年的历史数据进行实证研究,建立确定性趋势模型和ARMIA模型的组合模型。最后得出组合模型能够很好的预测我国的就业人数,然后运用模型对我国就业人数进行短期预测和分析。     

基于灰色马尔可夫模型的北京市文化消费预测

为了把握文化消费的未来走向，拉动文化消费增长，使用GM（1,1）模型和马尔可夫模型相结合的灰色马尔可夫模型，对北京市2008—2018年文化消费支出数据进行建模，得到 2019—2023 年的北京市文化消费预测值。结果表明：灰色马尔可夫模型有效改善GM（1，1）模型预测波动数据效果不理想的缺点，提升了模型的预测精度。受疫情影响，2020年北京市文化消费下降35.6%，2021—2023年将呈现持续增长趋势。根据预测结果，对拉动文化消费增长点提出合理建议。     

一种对指数增长年度用电量的组合预测方法

为有效预测呈指数增长的年度用电量,本文选用了指数函数法、GM(1,1)灰色模型和多元线性回归模型来对年度用电量进行拟合外推预测。通过运用这些方法预测北京年度用电量和对预测结果进行比较分析得到,GM(1,1)灰色模型的实际预测结果往往偏大,指数函数法预测结果可能偏小,而多元线性回归模型虽然考虑了其他因素影响但在实际预测指数增长负荷时参考意义较小。因此,最终选择合适的权重加权组合以上模型得到最终预测值,预测精度较高。     

基于TOPSIS准则和SARIMA模型的江苏省快递业务量短期预测

物流产业与诸多产业都有非常密切的联系，在推动GDP增长和提高社会经济发展方面具有不可忽视的作用。利用过去的快递业务量预测未来值，有利于反映物流产业的发展趋势。基于江苏省2013年5月至2021年4月的快递业务量数据，选用简单季节ARIMA（差分自回归移动平均）模型和乘积季节ARIMA模型以及基于TOPSIS（逼近理想解排序）准则的两种ARIMA组合模型进行拟合，并预测2021年5月至2022年2月的快递业务量数据。发现3种模型预测的平均相对误差均较小，且组合预测模型的预测效果优于其他两种季节ARIMA模型。     

高速公路短时交通流量组合预测

短时交通流量预测是交通运行状况分析与交通诱导的基础。考虑到不同交通流量预测模型的各自功能与应用条件,文章构建了一种基于自适应指数平滑和RBF神经网络的组合预测模型。该模型根据各个基本模型计算的前一时刻预测误差均方差来动态调整加权系数,从而综合利用各个基本模型在不同时段的预测优势,最后采用实例分析对组合模型和两种基本模型的预测性能进行比较,验证了组合模型在高速公路短时交流流量预测中的可靠性。     

基于组合预测方法的需水量预测

本文在概述组合预测法的基础上,探讨了需水量的预测方法.尤其是建立了基于回归分析和灰色预测的需水量组合预测模型.通过实例对组合预测的结果与线性回归、灰色预测的结果进行了比较,结果表明组合预测模型的精度比单一模型的预测精度明显提高.     

组合模型下陕西科技人才需求数量预测

基于陕西省科技人才发展现状，运用统计年鉴动态数据，结合Granger因果关系检验和逐步回归分析构建时间序列-BP神经网络组合预测模型，预测2021—2025年陕西省科技人才需求数量。研究表明：与灰色GM（1,1）模型相比，时间序列模型对规上工业企业工业总产值的预测精度更高；陕西省规上工业企业总产值能够有效预测陕西省科技人才需求数量；陕西省科技人才需求数量将呈指数趋势显著上升，到2025年达26.7万人。以此从关注陕西省重点产业、完善陕西省科技人才管理方案和充分利用陕西省科技人才3个方面提出相关建议，充分激发科技人才创新潜能。     

基于GM(1,1)灰色模型的湖南省粮食产量预测研究

通过对湖南省2000～2008年湖南省粮食产量数据进行分析,建立GM(1,1)灰色系统预测模型,运用灰色预测方法对湖南省2009至2013年的粮食产量进行预测。结果表明,湖南省未来几年内粮食产量呈不断上升趋势,并且模型具有较高的精度。     

安全性第一与M-V资产组合最优化模型的比较：SFMM模型的提出

现代资本市场的迅猛发展所带来的各种不确定性和风险越来越复杂，中国养老基金在保证安全性第一的前提下，积极通过国内甚至国外资本市场寻求保值增值，就必然需要一个适合现代资本市场的理论模型。基于对罗伊的安全性第一的资产组合最优化模型（Safety—First Portfolio Optimization Model）与马克威茨的M—V资产组合最优化模型（Mean—Variance Portfolio Optimization Model）的比较分析，本文进行了归纳综合，扩展了其适用前提使其更接近今天的资本市场现实，并试图提出了安全性第一的均值——高价矩资产组合最优化模型（Safety—First Mean—higher—Moments Portfolio Optimization，SFMM）之雏形，以期为中国养老基金投资国内外资本市场提供理论参考，以适应今天全球资本市场迅猛发展、风险不确定性越来越大、尤其是资本市场突发性灾难损失的现实情况。     

美元/欧元汇率的组合模型区间预测

利用BP神经网络提取非线性特征,对残差运用广义自回归条件异方差模型分析波动性,最后将趋势与波动性结合给出预测区间。以2001年2月至2017年6月美元/欧元汇率的日收盘价数据为例,研究发现：BP神经网络具有很好的非线性刻画能力,但“过拟合”以及“欠拟合”均会影响预测区间的精度,只有合适的误差大小和精度标准才能得出较好的预测结果;同时也发现广义自回归条件异方差模型能够较为准确地分析波动性,且组合模型优于单一模型,适合中长期的区间预测。     

基于GM（1，1）的四川生猪及猪肉生产预测分析

在四川生猪养殖及猪肉生产现状进行分析的基础上,利用1989—2006年度四川省生猪和猪肉相关数据,运用GM（1,1）建立了生产模型并进行了预测。最后提出了加强四川生猪生产的对策和建议。     

浅析资本资产定价模型在我国证券市场中应用的限制因素

资本资产定价模型核心作用在于分析投资组合和证券估价，搜寻廉价证券。由于我国证券市场起步较晚，该模型只是最近几年才被引进。文章对资本资产定价模型在我国证券市场中应用的限制因素进行了研究，深入分析资本资产定价模型的基本原理、应用方法，并分析在中国股票市场的适用性。     

山西省综合配套试验改革背景下科技人才需求预测研究

依据山西省科技人才相关资料和数据,在分析科技人才队伍建设现状的基础上,运用GM(1,1)灰色预测模型、多元回归预测模型和趋势外推法,对山西省2011-2015年科技人才需求总量和需求结构进行预测,然后运用组合预测法对预测结果进行修正,并对预测结果进行分析,以便为山西省人才规划与决策提供科学的理论参考。     

基于灰色动态GM（1，1）模型的宿迁农民人均收支预测

本文根据2004～2008年江苏省宿迁市宿迁农民人均纯收入与支出的统计数据,建立灰色动态GM（1,1）模型,利用计算机模拟程序进行实际模型操作,研究在宿迁市经济稳定发展的前提下农民收支情况的时间分布特征。预测结果表明,在对相关影响因素获取信息不完整的情况下,2009、2010、2011年宿迁市农民收支均有快速稳定的增长。最后,文章结合当前政策导向,对预测的发展态势进行了进一步的讨论并提出相应建议。