基于蚁群算法的组合预测方法在我国R&D经费投入中的应用

在 以上 的方 法 中 ，最 优 加权 法 的 预测 精度 是 最 高 的 ，
因 为最优 加权 法 的实 质 就是 依 据某 种 最优 准 则 （ 最 如
小 二乘 准 则 ） 构 造 目标 函 数 ， 某 种 约 束 下 使 目标 来 在
函数 最小 化 ， 而得 到 最优 加权 平 均 系数 。 这种 方 法 从
函数 ， 并将 改进蚁 群算 法用 于求解 组合 预测 中 的加权 平 均 系数 。 二、 改进 蚁群 算法 一
。
Ｊ
．
、
专
把每个变量的第一个分量的集合看作第一 ， 以
此类推 ， Ⅳ个分量的集合看作第 Ⅳ层 ，Ｉ 第 ！共有 Ｎ Ｉ Ｊ ！ Ｊ ＋
层 。第 二次 循环 开 始 时 ， 蚂蚁 的初始 ｆ ｎ只 置分 别 为
测【 ｌ Ｊ ０
常见 的加 权平 均 系数 确定 方 法 有 ：算 术平 均 法 、
标 准差 法 、方 差倒 数 法 、均方 倒 数法 、离 异 系数 法 、
Ａ ＨＰ法 、 尔 菲 法 、 德 最优 加 权 法 等 。Ａ Ｐ法 和德 尔菲 Ｈ 法是 主观 赋权 ， 因此 会 受 到 人 为 因素 的影 响 ； 术 平 算
收 稿 日期 ：０ ６ ０ — ７ ２ ０— ４ １
型 赋予 最 大权 重 ，使 组 合 预 测 值 向 预 测 的 平 均值 靠
近 ；标 准差 法 中权 重 的大 小 与 模 型 标 准 差 的 大小 相 反 ， 现 了按 模 型拟 合 精 度 加 权 综 合 的思 想 ； 方倒 体 均 数法 是对 误差 平 方和 小 的单 个 模 型赋 予较 高 的权 重 。
均法 计 算 简便 快 捷 ， 对 每 个 模 型 平 均 对 待 ， 但 没有 考 虑模 型 的重要 程 度 ； 离异 系数 法 对最 小 离差 的单 个模
单 个 预测 模 型 进 行 预测 只能 利 用 某 个 角度 提 供
相 应 的有 效 信息 ，而 忽 略 了其 他 角 度 提 供 的有 效 信 息 ，因此 单项 预 测 方 法 缺 陷 表现 为 信 息 源 的不 够 广 泛 。 另 外 ，单个 预测 模 型还 受 到模 型设 定形式 等诸 多 因素 的影 响 。 合 预测 就是 综 合利 用各 种预 测 方法 组 所 提 供 的信 息 ，以适 当 的组 合 形 式 得 出组 合 预 测 模 型， 够较 大程 度 的利用 已知信 息， 而得 到精 度 更高 能 从
的预测值 。 合 预测 是 Ｂ ｔ 组 ａｅ ｓ和 Ｇ ａ ｇｒ １ ６ ｒｎ ｅ 在 ９ ９年首 先 提 出的 ， 有效 地应 用 于模 拟预 测［ 组 合 预测 的形 并 ２ ］ 。 式 有 很多 种 ， 于 加权 平 均 形 式 的组 合 预 测 ， 关 键 对 最 的 问题 主要 有两 个 ： 个 是如 何选 择合 适 的单 个 预测 一
数 ， 得组 合预 测模 型更加 有 效 地提 高预 测 精 度 。本 使
文主要 探 讨 的是如 何 求解 加权 平 均 系数 。
科技 决策 、 科技 管 理 和制订 财政 科技 投 入政 策提 供 重
要 参考 依 据 ， 这就 要 求 制 定 合 理 的 Ｒ Ｄ投 资 规 模 政 ＆ 策 。为 此 ， 先需 要 对 Ｒ 首 ＆Ｄ 的投 资 规模 进 行 需 求 预
一
、
引 言
来自百度文库
模 型 ， 其 能从 各 个 角 度 提 供 有 用 信 息 ， 而得 到 比 使 从
较 精 确 的预 测 结 果 ；另 一 个 是 如何 求 出加 权 平 均 系
Ｒ ＆Ｄ活 动 是科 学创 造 和创 新 能力 的活动 ，表 达 了一 个 国家 和地 区 的科 学创 造 和创 新 能力水 平 。 管 从 理 的需 求 出 发 ， 究 政府 Ｒ 研 ＆Ｄ经 费 投 入 状 况 ， 为 能
蚁群 算法 （ ｎ ｏ ｎ ｌｏｉ ｍ 简 称 Ａ Ａ） Ａ ｔＣ ｌ ｙ Ａ ｇｒ ｈ ｏ ｔ Ｃ 是
一
种仿 生算法 ［ ３ １ 最早是 在 １９ 年 由意大利 学者 ，它 ９１
法。
２０ ． １ ０ ６０ ９ ９
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科技政策与管理
科学学与科学技术管理
规划 问题 ， 非线性 规划 问题 的求 解到 目前 还没 有 一 而
（） 二次循 环 ， 只蚂蚁 按照 概率 选择 ， 率公 ７第 每 概
式为 ：
。
个通用有效的方法 。 本文依据最／ － ｂ－乘准则构造 目 标
合预 测 加 权 平 均 系数 的 方 法 。 据 最 小二 乘准 则 构 造 目标 函数 ， 依 并将 改 进 的蚁 群 算 法 用 于求 解 组 合 预 测 中 的加 权 平 均 系 数 。将 该 方 法 运 用 到我 国 Ｒ Ｄ 经 费投 入 预 测 中 ， 而证 明 了该 方 法 的 可行 性 和 有 效 性 。 ＆ 从 关键 词 ： 组合 预 测 ； 群 算 法 ； ＆Ｄ经 费 ； 续 优 化 蚁 Ｒ 连 中 图分 类 号 ： ３ １ Ｇ １ 文献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ２ ０ ４ （ ０ ）９ ０ １— ３ １０ － ２ １ ０ ６０ －０ ９ ０ ２
的预测 精 度 高 ， 是计 算 复 杂 ， 往 需 要 求 解 非 线性 但 往
第 一 作者 简 介 ： 肖￣（９ １ ）男 ， 庆 人 ， 授 ， 士 生 导师 ， 庆 大 学 博 士后 ， 究 方 向 ： 理 科 学 与 工 程 、 息 智 能 分 析 、 计 算 方 １６ 一 ， 重 教 博 重 研 管 信 软
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在我 国 Ｒ Ｄ经费投入 中的应 用 ＆
肖 智， 邹 刚
（ 重庆 大学 经 济与工 商 管理 学 院 ， 庆 ４０ ３ ） 重 ０ ０５
摘要 ： 组合预测能够充分利用已知信 息， 而提 高预测精度 。在组合预测 中， 重的确定非常重要 。提 出一种新的求解组 从 权