預(yù)測有單一模型預(yù)測和組合預(yù)測之分.組合預(yù)測是指基于不同單一預(yù)測模型所反映事物的不同特征,采用加權(quán)平均的方式得到的組合預(yù)測模型.而單一預(yù)測模型的結(jié)果可能時(shí)好時(shí)壞.因此,組合預(yù)測作為預(yù)測研究的一個(gè)重要課題,目前已深入應(yīng)用在現(xiàn)代預(yù)測的諸多方面.組合預(yù)測的關(guān)鍵有兩個(gè):一是組合的方式（如何組合）,二是組合權(quán)重系數(shù)的確定（如何求權(quán)重）.關(guān)于組合的方式,主要是研究“如何組合”和“為什么可以這樣組合”（組合的合理性）的問題.關(guān)于權(quán)重系數(shù)的計(jì)算,是如何設(shè)計(jì)誤差最小準(zhǔn)則（或精度最高準(zhǔn)則）的問題.本文對(duì)這兩個(gè)方面都分別進(jìn)行了研究,提出了新的組合方式和新的權(quán)重系數(shù)確定準(zhǔn)則.主要包括:（1）將正切函數(shù)與集成算子結(jié)合,發(fā)現(xiàn)了“正切型集成算子”,探索了它們的特殊性質(zhì),建立了正切型集成算子組合預(yù)測模型,同時(shí)進(jìn)行了實(shí)證分析;（2）在研究“正切型集成算子”的過程中,還發(fā)現(xiàn)一般的單調(diào)函數(shù)也可以與集成算子結(jié)合,于是將“指數(shù)型集成算子、對(duì)數(shù)型集成算子和正切型集成算子”推廣到一般的“函數(shù)型集成算子”,提出了廣義加權(quán)有序函數(shù)平均（IGOWFA）算子.根據(jù)“函數(shù)”的不同取法,對(duì)現(xiàn)有實(shí)數(shù)型集成算子進(jìn)行了分類,研究了IGOWFA算子的性... 

【文章來源】：西華師范大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 前言
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 組合預(yù)測模型
        1.2.2 實(shí)數(shù)型集成算子
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于IGOWTA算子的組合預(yù)測模型
    2.1 OWTA系列算子的定義
    2.2 GOWTA算子的性質(zhì)
    2.3 基于IGOWTA算子的組合預(yù)測模型
        2.3.1 建立與求解
        2.3.2 算例分析
    2.4 本章總結(jié)
第3章 基于IGOWFA算子的組合預(yù)測模型
    3.1 兩個(gè)引理
    3.2 WFA系列算子的定義
    3.3 現(xiàn)有常見實(shí)數(shù)型集成算子的分類
    3.4 GWFA系列算子的性質(zhì)
    3.5 基于IGOWFA算子的組合預(yù)測模型
    3.6 算例分析
    3.7 本章總結(jié)
第4章 基于預(yù)測變異度和預(yù)測誤差度的組合預(yù)測模型
    4.1 基于預(yù)測變異度的組合預(yù)測模型
        4.1.1 預(yù)測變異度
        4.1.2 基于預(yù)測變異度的IGOWFA算子組合預(yù)測模型
        4.1.3 算例分析
    4.2 基于預(yù)測誤差度的組合預(yù)測模型
        4.2.1 預(yù)測誤差度
        4.2.2 基于預(yù)測誤差度的IGOWFA算子組合預(yù)測模型
        4.2.3 算例分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的科研情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于IGOWFPA算子的組合預(yù)測模型[J]. 劉攀,馮長煥.  西華師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(01)
[2]基于預(yù)測誤差度的IGOWLA算子組合預(yù)測模型[J]. 劉攀,馮長煥.  嘉應(yīng)學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(02)
[3]基于OWTA系列算子的組合預(yù)測模型研究[J]. 劉攀,馮長煥.  邵陽學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(06)
[4]基于IGOWSA算子的優(yōu)性組合預(yù)測模型[J]. 劉攀,馮長煥.  石家莊學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(06)
[5]組合預(yù)測模型與方法研究綜述[J]. 陳華友,朱家明,丁珍妮.  大學(xué)數(shù)學(xué). 2017(04)
[6]基于動(dòng)態(tài)組合殘差修正的預(yù)測方法[J]. 馮增喜,任慶昌.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(07)
[7]基于一種貼近度的IGOWLA算子的最優(yōu)組合預(yù)測模型[J]. 孫浩,楊桂元.  延邊大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[8]基于時(shí)間序列ARIMA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測模型[J]. 翟靜,曹俊.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2016(04)
[9]基于ARMA-GM-BP組合預(yù)測模型及應(yīng)用[J]. 彭乃馳,黨婷.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2016(02)
[10]基于預(yù)測有效度和馬爾科夫-云模型的母線負(fù)荷預(yù)測模型篩選與變權(quán)重組合預(yù)測[J]. 尹星露,肖先勇,孫曉璐.  電力自動(dòng)化設(shè)備. 2015(03)

博士論文
[1]基于集成算子的多屬性決策與時(shí)間序列預(yù)測方法[D]. 劉金培.天津大學(xué) 2012
[2]灰色系統(tǒng)理論及其在鐵譜磨粒圖像處理中的應(yīng)用研究[D]. 李俊峰.東華大學(xué) 2010

碩士論文
[1]GDP組合預(yù)測模型的構(gòu)建及應(yīng)用研究[D]. 陳齊海.南昌大學(xué) 2018
[2]基于支持向量機(jī)的非線性組合模型在匯率預(yù)測中的應(yīng)用[D]. 邱翼.北京交通大學(xué) 2014
[3]基于二階預(yù)測有效度的組合預(yù)測模型研究[D]. 劉剛.安徽大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3090020