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基于最优有效度的电力系统可靠性原始参数的线性组合预测模型 被引量：3
1
作者 王遂 任震 《继电器》 CSCD 北大核心 2007年第6期30-33,67,共5页
针对电力系统可靠性原始参数缺乏和开发可靠性原始参数小样本的需要,提出了电力系统可靠性原始参数的线性组合预测模型。为了提高预测精度,分别应用灰色优化模型和Verhulst模型等改进模型进行可靠性原始参数的预测。与此同时,建立以有... 针对电力系统可靠性原始参数缺乏和开发可靠性原始参数小样本的需要,提出了电力系统可靠性原始参数的线性组合预测模型。为了提高预测精度,分别应用灰色优化模型和Verhulst模型等改进模型进行可靠性原始参数的预测。与此同时,建立以有效度为目标函数的最优组合预测模型,并用简化的计算公式得到权系数的最优近似解,将预测值进行线性组合。基于该文所开发的预测模型的预测结果表明,组合预测模型的预测结果优于单一模型的预测结果。 展开更多
关键词 可靠性原始参数 最优有效度 线性组合预测模型 电力系统
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灰色──时序线性组合预测模型的研究 被引量：1
2
作者 温永仙 《农业系统科学与综合研究》 CSCD 北大核心 2000年第2期139-141,144,共4页
对于趋势随机型数据序列的预测问题，文章在ＧＭ（１，１）模型和基于均生函数的 ＥＯＦ模型 的基础上，提出了线性组合预测方法，并将此方法用于预测分析福建省农林牧渔业总产值指数，结 果表明，该方法具有拟会效果好，预测精度高的... 对于趋势随机型数据序列的预测问题，文章在ＧＭ（１，１）模型和基于均生函数的 ＥＯＦ模型 的基础上，提出了线性组合预测方法，并将此方法用于预测分析福建省农林牧渔业总产值指数，结 果表明，该方法具有拟会效果好，预测精度高的特点。表１，参６。 展开更多
关键词 线性组合预测模型 灰色-时序 社会经济预测
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基于最小二乘准则的滑坡位移动态权系数线性组合预测模型研究
3
作者 党升 冯晓 +2 位作者 卢志豪 陈茂霖 韦春桃 《数学的实践与认识》 2023年第11期150-157,共8页
针对固定权系数组合预测模型在滑坡监测数据多期预测预报中存在精度下降过快的问题,以最小二乘线性组合预测模型为基础,结合生物体新陈代谢过程,提出了一种基于最小二乘准则的滑坡位移动态权系数线性组合预测模型的构建方法,并引入SSE、... 针对固定权系数组合预测模型在滑坡监测数据多期预测预报中存在精度下降过快的问题,以最小二乘线性组合预测模型为基础,结合生物体新陈代谢过程,提出了一种基于最小二乘准则的滑坡位移动态权系数线性组合预测模型的构建方法,并引入SSE、MSE、MAE、MAPE和MSPE5种误差指标对该模型的预测精度进行评价.通过黄茨滑坡B2监测点和重庆市巫溪县物流园区长宁路边坡工程DW4监测点的监测数据进行算例验证,实验结果表明,基于最小二乘准则的滑坡位移动态权系数线性组合预测模型的预测评价指标均优于选用的单项预测模型以及普通线性组合预测模型. 展开更多
关键词 最小二乘准则 线性组合预测模型 新陈代谢 滑坡位移 动态权系数
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组合预测模型在安徽省人均GDP预测中的应用 被引量：9
4
作者 张志朝 《广西财经学院学报》 2009年第5期32-35,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 人均GDP 最优线性组合预测模型 非最优正权组合预测方法
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组合预测法下福建省城镇居民人均可支配收入研究
5
作者 卢贤钿 《河北企业》 2023年第11期23-26,共4页
新时代背景下,我国经济全面高质量发展,居民生活质量水平日益提升。党的十九大以来,我国脱贫攻坚取得阶段性成果,“十四五”规划目标要求实现共同富裕。居民人均可支配收入的提高直接反映居民生活质量水平的提升。将多元线性回归模型、... 新时代背景下,我国经济全面高质量发展,居民生活质量水平日益提升。党的十九大以来,我国脱贫攻坚取得阶段性成果,“十四五”规划目标要求实现共同富裕。居民人均可支配收入的提高直接反映居民生活质量水平的提升。将多元线性回归模型、二次指数平滑模型和灰色GM(1,1)模型进行组合优化,选取福建省2022年统计年鉴数据,以福建省2001—2021年城镇居民人均可支配收入为样本数据,建立线性组合预测模型,并测定模型预测精度。 展开更多
关键词 城镇居民人均可支配收入 多元线性回归模型 二次指数平滑模型 灰色GM(1 1)模型 线性组合预测模型
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山西省农村居民收入的组合预测研究
6
作者 连高社 《河北农机》 2021年第19期104-105,108,共3页
本文利用2000-2018年的山西省农村居民人均可支配收入的数据,分别建立指数函数模型、灰色GM(1,1)模型、ARIMA模型三种单项预测模型,按照误差平方和最小的准则,得到每个预测模型的加权系数,以及一个最优组合预测模型,最后对四种预测方法... 本文利用2000-2018年的山西省农村居民人均可支配收入的数据,分别建立指数函数模型、灰色GM(1,1)模型、ARIMA模型三种单项预测模型,按照误差平方和最小的准则,得到每个预测模型的加权系数,以及一个最优组合预测模型,最后对四种预测方法进行效果评价,组合预测的精度较单一模型更高。 展开更多
关键词 农村居民可支配收入 灰色GM(1 1)模型 ARIMA模型 指数模型 线性组合预测模型
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辽宁省生产性服务业与海洋产业关联性研究
7
作者 刘锴 李丹利 《生产力研究》 2016年第10期61-63,96,共4页
生产性服务业和海洋产业是辽宁省经济发展新的突破点。文章以生产性服务业和海洋产业的关联效应作为研究切入点,运用灰色关联度对2004—2012年辽宁省生产性服务业和海洋产业关联效应进行测度研究。在此基础上,应用组合预测模型法对2015... 生产性服务业和海洋产业是辽宁省经济发展新的突破点。文章以生产性服务业和海洋产业的关联效应作为研究切入点,运用灰色关联度对2004—2012年辽宁省生产性服务业和海洋产业关联效应进行测度研究。在此基础上,应用组合预测模型法对2015—2020年相关数据进行预测,并对所得数据进行关联效应分析。旨在探索"十三五"期间生产性服务业与海洋产业的关联强度变化趋势,进而对辽宁省加快推进生产性服务业和海洋产业发展具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 海洋产业 生产性服务业 灰色关联分析 线性组合预测模型 辽宁省
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5种时间序列模型预测肺结核发病比较 被引量：2
8
作者 王迎丹 高春洁 王蕾 《预防医学》 2022年第12期1194-1200,共7页
目的比较季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型和线性组合预测模型预测肺结核发病的效果。方法通过公共卫生科学数据中心收集2004—2018年新疆维吾尔自治区肺结核月发病数资... 目的比较季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型和线性组合预测模型预测肺结核发病的效果。方法通过公共卫生科学数据中心收集2004—2018年新疆维吾尔自治区肺结核月发病数资料,采用2004年1月—2018年6月肺结核发病数分别拟合SARIMA模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型和线性组合预测模型,预测2018年7—12月肺结核发病数;采用绝对百分比误差(APE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)比较模型拟合预测效果,根据APE、MAPE和RMSE最小原则选择最优预测模型。结果SARIMA模型拟合预测肺结核的APE最小,为10.94%,拟合和预测阶段MAPE分别为11.01%和7.96%,RMSE分别为564和419;线性组合预测模型的APE为13.71%,拟合和预测阶段MAPE分别为12.01%和7.94%,RMSE分别为600和447;Holt-Winters加法模型的Holt-Winters乘法模型、GM(1,1)模型的预测效果相对较差。结论SARIMA模型和线性组合预测模型预测肺结核发病效果优于Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型和GM(1,1)模型。 展开更多
关键词 肺结核 预测 季节性差分自回归滑动平均模型 Holt-Winters加法模型 Holt-Winters乘法模型 GM(1 1)模型 线性组合预测模型
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手足口病发病预测4种时间序列预测模型比较 被引量：4
9
作者 刘超 孟园园 张庆雯 《中国公共卫生》 CSCD 北大核心 2022年第2期218-223,共6页
目的比较季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)、温特线性与季节指数平滑模型、Census X12季节分解模型和线性组合预测模型4种时间序列预测模型对手足口病发病的预测性能,为手足口病的预测提供方法支撑。方法收集中国疾病预防控制中心2... 目的比较季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)、温特线性与季节指数平滑模型、Census X12季节分解模型和线性组合预测模型4种时间序列预测模型对手足口病发病的预测性能,为手足口病的预测提供方法支撑。方法收集中国疾病预防控制中心2008年1月—2019年12月发布的中国手足口病月度发病人数和《中国统计年鉴—2020》发布的年末常住人口数据,据此测算出2008年1月—2019年12月中国手足口病的月度发病率数据;以2008年1月—2018年12月中国手足口病月度发病率数据作为样本建模数据分别构建SARIMA模型、温特线性与季节指数平滑模型、Census X12季节分解模型和线性组合预测模型,以2019年1—12月中国手足口病月度发病率数据作为样本外评估预测数据评价4个模型的预测效果。结果SARIMA模型、温特线性与季节指数平滑模型、Census X12季节分解模型和线性组合预测模型的平均绝对误差(MAD)分别为10.311、14.433、8.424和9.334,预测误差的方差(MSE)分别为30.757、112.847、12.007和18.847,平均相对误差的绝对值(MAPE)分别为1.725%、2.415%、1.409%和1.562%;拟合效果最好的时间序列预测模型为Census X12季节分解模型,其次为线性组合预测模型,再次为SARIMA模型,温特线性与季节指数平滑模型的拟合效果最差。结论Census X12季节分解模型能较好地预测全国手足口病的发病情况,可为今后手足口病的预防控制工作提供决策性依据。 展开更多
关键词 手足口病 发病预测 季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA) 温特线性与季节指数平滑模型 Census X12季节分解模型 线性组合预测模型 比较
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