(直接求取权值)变权组合预测模型研究

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一种物流量的变权组合预测方法及应用

Ｖｏ．１９Ａｐｌｉｒ
Ｎｏ．２

２ｏ０９
文章编号：１０．７４（０９２００ —５０９６４２０）０ — １５０
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：系统工程理论与方法：
条件及适用范围均存在一定的局限性，测精度不高．因此，多元线性回归方法、预在二
次指数平滑方法和定权组合预测方法的基础上，出了一种物流量的变权组合预测方提
法，以湖南省醴陵市货运量预测为实例进行了分析．结果表明，并该方法较单一预测方法误差更小、度更高，精能够更准确地预测物流量，以作为物流量预测的有效工具．可关键词：物流量；单一预测方法；变权组合预测；运量货中图分类号：Ｆ５２２文献标志码：Ａ
ＴＮＧｉｎ，ＳＩｅｇＬＯＤａ —ａＡｕ— ｎＨｎ，ＵｕｎｇｏｉＦ
（ｃｏｌｆｒｉａｄＴａｓｏｔｉｎｉｅｎ，ｅｔｌｏｔＵｉｒｔ，ｈｎｓａ１０５Ｃｉ）ＳｈｏｏａｃｎｒｎｐｒｔｎＥｇｅｒｇＣｎａＳｕｈｎｅｉＣａｇｈ０７，ｈａＴｆａｏｎｉｒｖｓｙ４ｎ
ｑａｔｙ．ＡｎｅａｌｏｄｃｅｒｆｅｇｏｕｓｆｒｓｎＬｌｎｉｆＨｕｎｐｏｉｃｕｇｓａｅｐｏｕｉｎｔｘｍｐｅｃｎｕｔｄｆｒｉｈｔｖｌｍｅｏｅｔｉｉｇｃｔｏｎａｒｖｎｅｓｇｅｔｔｔｔｒｐ— ｏｉｙｈｈ

两类组合预测方法的研究及应用

两类组合预测方法的研究及应用摘要：组合预测方法是将多种单一预测模型进行合理、有效的组合，以提高单一预测模型的精度和可靠性。

本文首先介绍了组合预测方法的基本思想和原理，随后对两类典型的组合预测方法——加权平均和集成学习方法，进行详细的讨论和研究。

最后，在实际应用中，根据不同的预测对象和需求场景，我们可以灵活地选择不同的组合预测方法以提高预测精度和稳定性。

关键词：组合预测；加权平均；集成学习；模型融合一、前言在对未来进行预测的过程中，单一的预测模型受限于所使用的数据和算法，难以将所有的信息充分利用。

因此，将多个预测模型相结合，实现模型的融合，能够提高预测的精度和稳定性。

组合预测方法就是将多种单一预测模型进行合理、有效的组合已达到提高预测精度的目的，成为当前预测领域中的研究焦点之一。

本文将对两类典型的组合预测方法——加权平均和集成学习方法，进行详细的讨论和研究。

在实际应用中，根据不同的预测对象和需求场景，我们可以选择不同的组合预测方法，扩大预测的适用范围，以达到提高预测精度和稳定性的目的。

二、组合预测方法的基础概念组合预测方法是将多种单一预测模型进行合理、有效的组合，以提高单一预测模型的精度和可靠性。

组合预测方法包括加权平均、集成学习等多种方法。

在组合预测中，可以使用多种模型，例如传统的回归模型、神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型等。

不同的模型有不同的预测能力和表现，组合多种模型能够提高预测的泛化能力，提高预测的精度和稳定性。

三、加权平均方法加权平均方法是组合预测中最为常见的方法之一，它主要是基于多个单一模型的输出结果进行加权平均来得到最终的预测结果。

加权平均方法需要选择合适的权值，不同的权值组合会影响加权平均方法的预测效果。

1. 等权平均法等权平均法是最简单的组合预测方法之一，它对多个模型的输出结果进行等权求和。

这种加权平均方法在数据集较小且模型之间的差异较小时，效果会比较好。

但当数据集增大或者模型间差异加大时，等权平均法的预测效果会降低，需要使用更为灵活的加权平均方法来提高预测精度。

组合预测方法中权系数的应用研究

在预测实践中，对同一问题通常有不同的预测方法，但是它们的应用条件、构模机理，都存在一定的局限，采用任何单一预测方法，都难以获得较为满意的结果。于是，人们便将多种不同的预测方法进行适当的组合，综合利用各种方法提供的信息，扬长避短，以提高预测精度，便形成组合预测方法。组合预测能减少各个单项方法的随机因素的影响，将各种预测效果进行总体性综合考虑，比单个预测模型更系统、更全面。因此，自 1969 年 J． N． Bates 和 G． W． J． Granger 首次提出组合预测理论与方法以来，组合预测方法受到了极大关注和广泛应用
8484
科
学
技
术
与
工
程
12 卷
^ tj 为第 t 期的第 j 种方法预测值。式（ 1 ）中 x 本文运用两种方法对时间序列进行综合预测，使运用这两种方法预测的 SMAPE （ symmetric mean absolute percentage error）和 NRMSE （ normalized root mean square error）达到最小，使预测结果的误差和稳定性达到最优。最终两种组合预测模型中的权系数 ω1 和 ω2 得到确定，记为 SMNE 固定权组合预测方法。 SMAPE + NRMSE {min s． t． ω + ω = 1 ， ω ≥ 0， ω ≥0
代海波单锐
*
刘
文
（燕山大学理学院，秦皇岛 066004 ）
摘
要
针对组合预测方法中权系数的确定问题，提出两种组合预测方法。一种是引入误差评价公式来确定权系数的固定
权系数组合预测方法；一种是基于神经网络的误差倒数变权组合预测方法。通过实例分析说明了两种方法的可行性，且结果表明方法比单模型方法预测和传统组合预测方法具有更高的拟合精度。关键词组合预测模型 O212 ；固定权组合预测文献标志码 A 变权组合预测人工神经网络中图法分类号

变权重组合预测模型在区域电网负荷预测中的应用

区域电网以行政区域划分供电区域，区域之间互相不联网或弱电联系，安全稳定问题十分突出。

电网规划是所在供电区域国民经济和社会发展的重要组成部分，同时也是电力企业自身长远发展的重要基础。

负荷预测是电网规划的基础，其结果直接影响所规划的电网能否满足并适度超前于供电区域内的经济发展需求，确保电网安全可靠运行。

林芝地区位于西藏自治区东南部，雅鲁藏布江中、下游河谷地带。

电网为覆盖“三县一镇”（林芝县、工布江达县、米林县、八一镇）的区域电网，最高运行电压等级３５ｋＶ。

电网基本呈放射型布局，主要负荷中心为八一镇城区，以３５ｋＶ沿河变电站为枢纽，向地区邻近的三县供电。

由于电网建设滞后，电网结构薄弱，稳定性较差。

随着地区经济的发展，电网覆盖面不断扩大，电力负荷发展迅猛，供需矛盾日渐显露和突出。

目前，用于负荷预测的模型很多，常采用的有：专家预测法、弹性系数法、趋势外推预测法、灰色预测法、优选组合预测法、模糊预测法、神经网络预测法等。

这些模型在计算过程和精度上都有各自的优点，实际工作中也得到了广泛应用。

本文旨在将变权重组合模型用于林芝电网的最大负荷预测，为电网安排运行方式、计划用电管理和电网调度部门提供科学依据。

对某一预测问题，取种预测模型，个时间点，并假设：为第期的实际值，；为第个模型的第期预测值；为第个预测模型在第期的加权值，且满足：则变权重组合预测模型可表示为：（１）其中，为变权重组合预测模型的第期值。

设为第种模型在第期的预测误差（２）最佳变权系数可利用最小二乘法求得，即取：又：故：其中：即：此外，权系数均为非负数，故该问题转化为用规划方法求解非负权重组合预测模型。

即约束条件为：其中，，为维向量，可得：若在期出现分量则表示第期第个模型不能参与组合。

因此，在期若有个模型被筛选掉，则将第期剩下的个模型重新组合，由以上方法得到最优组合权重系数向量为：将０～Ｎ时刻的代入Ｎ＋１时刻的单一模型预测值为（３）采用变权重组合预测方法，先计算出无非负权重约束下的第时期权系数后，重新组合剩余的模型得出曲线拟合段各时期各种模型的变权系数，最后由变权系数组合各个模型得到最终组合预测值。

变权重组合预测模型在区域电网负荷预测中的应用

２１２６２ —３
（）１建立了西藏林芝电网最大负荷的最优组合预测模型，预测出２１、２１年电网的最大负荷分别为２．ＭＷ和４．ＭＷ。根据０００５３５３３７９
这一结果，林芝电网 “ 一五 ” “ 二五 ”年均增长率分别为十十
【０潘峰，陈浩忠，杨镜非，等．１】基于支持向量机的电力系统短期负
技术创新
（）２基于变权重组合预测方法构建的西藏林芝电网最大负荷预测模型能够有效地利用各种信息，降低模型的预测误差，有效地改进单项预测模型的误差，组合模型的拟合均方误差均低于各单项预测模型，体表现良好。整（）３本次负荷预测以历年的最大负荷基础进行预测，整个西藏的负荷特性与当地的地理环境、气候关系十分密切，全球气候变化与当地小气候的变化对负荷预测影响十分明显。（如林芝出现暖冬必将影响最大负荷的数值）。
效果最好，其预测结果拟合出的曲线与实际值曲线几乎重合。因此，可以用变权重组合模型来预测林芝电网未来几年的最大负荷值。预测结果见表４。
卑静２１００２１０１２１０２２１０３２１０变权组合预测模型研究Ⅱ．】系统工程理论与实
Ａｐｒａｈｓ２０Ｅ，５６５１ｐｏｃｅ，００ＩＥＥ６ — ６
【】郝卫平，７李琼慧，赵一农．我国电力弹性系数的现实意义Ⅱ．】中国
电力，２０，３（：８９０３６５）－
表４林芝电网２１ —２１年最大负荷（０００５ＭＷ）

变权重组合预测模型

变权重组合预测模型1.符号说明设对于同一预测问题，我们有n 种预测方法（或模型），)(1t y ∧，)(2t y ∧，…，)(t y n ∧，并假设：)(t y ：第t 期的实际观差值（t=1,2，…，n ）；)(t y i ∧：第i 个预测模型预测的第t 期的值； )(t i ω：第i 个预测模型在第t 期的加权值；满足∑=ni it 1)(ω=1 ),...,2,1(n t =0)(≥t i ω ),...,2,1(n i =)()()(1t y t t y ni i i∑=∧∧=ω，变权组合预测模型预测的第t 期的值。

2.变权组合预测模型最佳变权重确定变权重组合预测模型的确定关键在于确定变权系数，下面给出几种确定变权系数的方法。

2.1 以相对误差的最大值达到最小为目标确定最佳变权系数基于决策论中极大极小准则，我们求得变权系数)(t i ω应使)()()(maxt y t y t y L -=∧达到最小，其中)()()(1t y t t y i ni i ∧=∧∑=ω；1)(1=∑=ni i t ω；0)(≥t i ω；),...,2,1(n i =。

这问题可以通过线性规划的方法解决，为此先引进记号)(/)()(t y t y t y e t ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∧-⎪⎩⎪⎨⎧<≥=+=----0002t t t tt t e e e e e u ⎪⎩⎪⎨⎧<-≥=-=----0002t t t tt t e e e e e v 显然有t t t v u e +=-；t t t v u e -=-，从而可建立如下的线性规划模型 ()⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧==≥≥≥≥==+-≥--∑=-nt n i t v u z t v u e v u z z I it t n i i t t t t t ,...,1;, (1)0)(;0;0;01)(00min 1'ωω由于()1)(),...,(,)()(,...)()(1)()()(111-⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-=∑=∧∧∧-Tn ni n i i t t t t y t y t y t y t y t y t e ωωω 所以把模型')(I 整理得()⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=≥≥≥≥==+-≥---;,...,1;0)(;0;0;0110min n t t v u z W R v u W Y v u z zI i t t t Tt t t t t t ω 其中 ())(1,....,1维n R T=()Tn t wt w W )(),...,(1t = ⎪⎭⎫ ⎝⎛=---)(/)(),...,(/)(1t y t y t y t y Ynt线性规划模型)(I 含有12++N nN 个未知量，有N 3个约束条件，可以通过其对偶问题求得最优解，从而得到最佳的变权重系数)(t w i ，n t n i ,...,1;,...,2,1==。

变权重组合预测法预测重庆市高考分数线

其实，填报高考志愿是－Ｈ学问，内在规律也是可以认知和－其
驾驭的，只要掌握了科学的分析方法、基本的填报原则，抓住重点，早分析、早研究、早准备，就能做到胸有成竹，操胜券。稳
重庆市自２００２年开始高考改革，实行小综合考试，本文以
２０年－０８０２２０年文科二批次录取分数线为分析对象，采用变权重组合预测方法预测高考分数线，以期为考生和家长在填报志愿和决策分析时提供一定参考。
２变权重组合模型卅对分数预测问题，取种预测模型， Ⅳ个时间点，并假设：）为
高于各单项模型预测值，分数预测中有一定的应用价值。在关键词高考分数线变权重组合预测误差平方和
ｒ
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故。， “ ］（ …，・ｃ））
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“ 高考志愿年年报，年年不知怎么报 ” ——我们常常会听到这种
无奈和无助的感叹！
Ａ．月
３实例应用
本文以重庆市２００２年～０８２０年文科高考二批次分数线（图见１为分析对象，图ｌ）从可以看出，庆市高考文科二批次的录取分重数线除２０年有所回落外，０７基本是逐年增加的。本文选取Ｐｗｒｏｅ模型、ｇｉｍ模型和Ｌｎａ模型作为单项预测模型进行分析。ｏｒｈＬａｔｉｒｅ

变权组合预测模型在洪水预报中的应用

变权组合预测模型在洪水预报中的应用肖洁;罗军刚;解建仓;陈晨【摘要】[目的]研究洪水预报的多模型组合预报模式,丰富洪水预报的方式方法.[方法]将最优非负可变加权系数的组合预测方法应用于洪水预报中,分别建立最优加权组合预测模型和最优非负可变加权系数组合预测模型,以新安江模型、萨克拉门托模型、水箱模型和陕北模型为例进行组合预报,并用东洋河1982年8月的一场洪水实测流量值对2种组合模型进行了实例验证和比较.[结果]最优非负可变加权系数组合预测模型的3种误差指标均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为18.394 0,51.317 2和0.131 4,明显小于最优加权组合预测模型的28.110 7,108.816 7和0.268 9,且前者的确定性系数(DC)为0.961 3,明显大于后者的0.909 5,表明应用最优非负可变加权系数组合预测模型的预测结果优于定权重的最优加权组合预测模型的预测结果.[结论]考虑变权重的最优组合预测能进一步提高洪水预测的精度.【期刊名称】《西北农林科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(041)002【总页数】7页(P215-221)【关键词】洪水预报;多模型;组合预测;东洋河【作者】肖洁;罗军刚;解建仓;陈晨【作者单位】西安理工大学陕西省西北旱区生态水利工程重点实验室,陕西西安710048;西安理工大学陕西省西北旱区生态水利工程重点实验室,陕西西安710048;西安理工大学陕西省西北旱区生态水利工程重点实验室,陕西西安710048;西安理工大学陕西省西北旱区生态水利工程重点实验室,陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】P338+.1全世界每年自然灾害损失中水灾损失约占40%，洪涝灾害造成的直接经济损失和人员伤亡均居各种自然灾害之首。

随着人类社会经济的不断发展,洪水灾害所造成的经济损失仍与日俱增，现代的防洪减灾已从先前的以防洪为主要目标转变到对洪水灾害的管理[1]，目标的转变丝毫没有减弱洪水预报的重要性，虽然无法精准无误地预测未来的洪水情势，但相对精准的洪水预报仍对洪水灾害的预防与管理起着关键的作用。

变权重组合预测模型

2.变权组合预测模型最佳变权重确定变权重组合预测模型的确定关键在于确定变权系数，下面给出几种确定变权系数的方法。

组合预测方法中的权重算法及应用

组合预测方法中的权重算法及应用摘要系统地分析了组合预测模型的权重确定方法，并估计各种权重的理论精度，以此指导其应用。

文章还首次提出用主成分分析确定组合模型权重的方法，最后以短期(1年)负荷预测为例，检验各种权重下组合预测模型的精度。

关键词组合模型权重预测精度负荷预测1 常用的预测方法及预测精度评价标准正确地预测电力负荷，既是社会经济和居民生活用电的需要，也是电力市场健康发展的需要。

超短期负荷预测，可以合理地安排机组的启停，保证电网安全、经济运行，减少不必要的备用；而中长期负荷预测可以适时安排电网和电源项目投资，合理安排机组检修计划，有效降低发电成本，提高经济效益和社会效益。

常用的负荷预测方法有算术平均、简单加权、最优加权法、线性回归、方差倒数、均方倒数、单耗、灰色模型、神经网络等。

囿于不同的预测模型的理论基础和所采用的信息资料的不同，上述单一预测模型的预测结果经常千差万别，预测精度有高有低，为了充分发挥各种预测模型的优点，提高预测质量，可以在各种单一预测模型的基础上建立加权平均组合预测模型。

为此，必须研究组合预测模型中权重的确定方法及预测精度的理论估计。

设Y表示实际值，■表示预测值，则称Y-■为绝对误差，称■为相对误差。

有时相对误差也用百分数■×100%表示。

分析预测误差的指标主要有平均绝对误差、最大相对误差、平均相对误差、均方误差、均方根误差和标准误差等。

2 组合预测及其权重的确定现实的非线性系统结构复杂、输入输出变量众多，采用单个的模型或部分的因素和指标仅能体现系统的局部，多个模型的有效组合或多个变量的科学综合才能体现系统的整体特征，提高预测精度。

为了表达和书写方便，下面从组合预测的角度来描述模型综合的方法和类型。

设{xt+l},（ｔ=1,2,...,T）为观测值序列，对{xt+l},(l=1,2,...,L)用J个不同的预测模型得到的预测值为xt+l，则组合模型为：■T+L=■*9棕j■T+L（j）式中，*9棕j（j=1，2，…，J）为第j个模型的权重，为保持综合模型的无偏性，*9棕j应满足约束条件■*9棕j=1确定权重常用的方法有专家经验、算术平均法、方差倒数法、均方倒数法、简单加权法、离异系数法、二项式系数法、最优加权法和主成分分析法等等。

一种基于改进灰关联度的变权系数组合预测模型

一种基于改进灰关联度的变权系数
组合预测模型
一种基于改进灰关联度的变权系数组合预测模型是一种改进灰色关联度分析的基于变权的组合预测方法。

它是根据每个因子的重要性和影响力来计算变权系数，然后将变权系数结合起来形成组合预测模型。

在变权系数组合预测模型中，引入了改进灰色关联度（IGC）。

灰色关联度分析是一种用于描述两个指标之间关系的分析方法，它可以概括出两者之间的潜在联系。

此外，灰色关联度也可以作为一种变权算法，该算法可以对不同的因子进行变权，使得每个因子都能够发挥其自身的重要性和影响力。

在改进灰色关联度分析中，会考虑各因子的重要性和影响力，并计算其变权系数，从而得出最终的系数组合预测模型。

在计算变权系数时，要考虑到各个因子的重要性和影响力，以便更好地预测未来发展趋势。

改进灰色关联度分析算法的计算步骤如下：
1.首先，根据历史数据，计算每个因子与所要预测值之间的灰色关联度；
2.然后，根据各个因子的重要性和影
响力，计算每个因子的变权系数； 3.最后，将计算出的变权系数结合起来，形成组合预测模型。

组合预测模型的优点是：
1.可以避免单因子的错误预测，因为它可以考虑到各个因子的重要性和影响力；
2.可以有效地预测未来发展趋势，因为它可以考虑到各个因子的变化及其影响。

因此，一种基于改进灰关联度的变权系数组合预测模型可以有效地预测未来发展趋势，并且可以避免单因子的错误预测。

组合预测模型 stata

组合预测模型 stata组合预测模型国内外研究现状通常情况下，预测者在对同一预测问题作出不同的假设下，对预测对象建立多个不同的单一预测模型，然后利用各种预测精度测定方法，从多个预测模型中排除其他单一预测模型，选择出预测精度最高的一个预测模型。

如果用这种方法提高预测精度，在简单的排除其他误差平方和较大的单一预测模型的同时，将会使一些有用的信息难以得到有效的使用，这并不是我们所希望的，应该尽量避免这种情况。

我们可以换个方向考虑，不同的预测模型各自有其优缺点，它们之间并不一定是相互排斥的，也可能是相互补充的。

不同的定性预测模型方法和不同的定量模型预测方法往往能提供一些不同的信息，而组合预测模型方法是以两种或两种以上的雄一预测模型的结梁为基础，建立一个组合预测模型来进行预测。

组合预测模型比单一预测模型考虑的问题更系统、更全面、更科学，因为它能够把各种单一预测结果的信息较大限度的利用起来，这样既避免了有效信息的浪费，又能够减少偶然因素对预测结果的影响，使预测结果有更好的精度和稳定性。

考虑到以上情况，年，第一次提出组合预测方法的概念，组合预测就是把每个单一预测方法的特点综合的考虑，把每个单一预测模型的有用信息综合的利用，恰当的把这些单一预测方法组合成组合模型再来预测。

如果一个预测方法中包含着系统的独立信息，即便它的预测结果精度较低，把它和一个预测结果精度较高的预测方法组合完全有可能得到以后预测结果精度更高的预测方法。

同时在预测实践中，如果我们用适当的方式把多种单一预测模型结合起来使用，会降低预测结果对其中某个误差较大的单一预测模型的敏感度，所以组合预测通常可以提高预测的精度。

组合预测就是把不同的预测模型以适当的加权平均形式组合起来，使得不同预测方法所提供的信息得到恰当的综合利用。

所以组合预测最重要的问题就是求出恰当的加权平均系数，让组合预测模型有更高的预测精度和稳定性。

整体来说，关于组合预测的研究主要分为两个方向，一个方向是关于组合预测权重的确定，另一个方向是关于组合预测效果的检验。

变权组合模型在货运量预测中的应用

２应用实例
选取上海市２００２～２０１３年共１２年的货运量为原始数据进行研究，上海市２００２～２０１３年货运量如表１所示：表１上海市２００２～２０１３货运量一览表
年份
２ｏｏ２２０ｏ３２０ｏ４２００５
①设第ｉ种预测方法在各拟合时点的最优组合权系数为 ②以Ｋ
， …，耐为样本，用回归模型求权系数函数Ｗ（）；
③当ｔ＝Ｍ＋ｊ时，计算各预测方法的组合预测权系数函数值Ｗ（州；
８２Ｉ￣ｏｇｉｓｔｉｃｓＳｆ：ｉ一ｌ、ｅ（：２０１５．２
ｆ
Ｊ
有一个为负数，对其进行简单矫正，其解如下所示：
＝０
ｎ－２
１。＝１一 ∑Ｗ（Ｗ ≥ ０）
１．４预测时点组合预测权系数的确定ｑ
构建组合预测模型的目的是为了预测，需要确定预测时点的组合权系数，即
的组合权系数的方法有很多，常见的有如下两种：（１）肌－＝１
Ｉ＝１
ｅ。＝ｙ－ｆ，＝Ｋ・ｅ为变权组合预测方法在第ｔ期的预测误差。
ｉ＝１
１．３样本点组合预测优化模型本文求组合预测权重系数的基本原则是使每个样本点在ｔ时刻组合预测误差绝对值最小，得到如下组合预测优化模型：
ｍｉ－＝ｌ
ＩＷｎ＝Ｏ（１，２， …，，ｌ，且 ≠ ｐ）
（２）在ｔ时刻，当误差ｅ中既有负值Ｙ．￣ｉＥ值时，此时令方程（１）中Ｉｅ『＝０，将误差绝对值按从小到大的顺序排列，假

基于相关系数的变权组合预测模型及其应用

摘要：在马尔科夫转换模型和ＧＡＲＣＨ模型的基础上，建立了综合以上两种模型优点的基于相关系数的变权组合预测模型，并对沪铜期货价格进行了实证研究．实证研究结果表明：基于相关系数的变权组合预测模型的预测精度明显高于各个单模型的预测精度．
ＣｉｅｎｔｈｅＭａｒｋｏｖｓｗｉｔｃｈｉｎｇｍｏｄｅｌａｎｄＧＡＲＣＨｍｏｄｅｌ，ｗｈｉｃｈｍａｄｅａ
ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
ＧＡＯＦｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＤｅ — ｓｈｅｎｇ，ＧＵＯＸｉｏｎｇ～ｗａ，ＨＯＵＸｉａｏ — ｙｉｎｇ
ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｕｓｅｏｆａｂｏｖｅｄｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｍｏｄｅｌＳａｄｖａｎｔａｇｅｓ．ＡｎｄｍａｄｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＳｈａｎｇｈａｉｃｏｐｐｅｒｆｕｔｕｒｅｓｐｒｉｃｅｓ．Ｔｈｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｐｒｅ — ｄｉｃｔｉｏｎｗｈｉｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｖａｒｉａｂｌｅｗｅｉｇｈｔｓｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｍｏｄｅｌｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｅｖｅｒｙｓｉｎｇｌｅｍｏｄｅ１．

变权组合预测方法的模型选择及其比较研究的开题报告

变权组合预测方法的模型选择及其比较研究的开题报告一、研究背景和意义股票市场是一个高度不稳定的市场，其中股票价格的波动非常大，并取决于各种因素。

这使得股票市场成为一个非常具有挑战性的领域，需要大量的实时数据、计算和研究才能做出有意义的预测。

因此，在股票市场中进行准确的股票价格预测是投资者和各种股票市场参与者的必要条件。

目前，许多研究工作集中在股票价格预测上，其中一些研究基于统计学和机器学习技术。

其中，变权组合（EWA）作为一种机器学习技术，已被许多研究人员用于股票价格预测。

EWA 可以有效地利用股市中的前人经验，并且可以在过程中不断调整其权重，以适应新的市场需求。

然而，目前对于 EWA 方法的模型选择以及其与其他方法的比较研究相对较少。

因此，本研究旨在探讨 EWA 方法的模型选择，并将其与其他股票价格预测方法进行比较，以评估 EWA 方法的实际表现。

二、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1. EWA 方法的模型选择研究：本研究将研究 EWA 方法中不同的模型选择，包括传统的线性模型、支持向量回归模型、决策树模型和神经网络模型等。

我们将在历史数据上对这些模型进行训练和验证，并选择最优模型进行预测。

2. EWA 方法与其他方法的比较研究：本研究将比较 EWA 方法与其他常见的股票价格预测方法，包括移动平均线、指数移动平均线、ARIMA 模型和随机漫步模型等。

我们将通过比较预测结果的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标，评估 EWA 方法的实际性能和优势。

3. 实证分析：为了验证本研究的方法，我们将使用历史股票价格数据进行实证研究，包括标普500指数和纳斯达克指数等。

我们将使用 Python 编程语言和相关数据科学库进行数据处理和分析。

三、研究预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1. 确定最优的 EWA 模型选择，以实现更准确的股票价格预测。

2. 评估 EWA 方法与其他常见的股票价格预测方法的区别和优势。

变权组合模型在土地利用规划中的应用研究——以安徽省人口预测为例

Ｋ第ｉ预测方法在第ｔ的加权系数，满足 ∑ ｉ为种期且
Ｋｉ一１Ｋｉ０ｔｌ２，）；ｔ， ≥ （— ， … Ｍ
选取了指数模型、性回归模型、色模型作为基础预测。线灰各模型的拟合方程如下：
表１实际人口与单项预测人口比较
年份时间（）实际人口指数模型回归模型灰色模型ｔ
预测人口预测人口预测人口
１９９Ｏｌ９１９１９９２Ｏ１２
３
２３样本点组合预测优化模型．求组合预测权重系数的基本原则是使样本点处组合预
ｆ：１Ｙ一６Ｅ一０ｅ・０２５ｏ０９ｘｆＹ一５．２ｘ１５８２：６１５一０９９
：
ｅ一Ｙ一ｆ为第ｔ第ｉ预测方法的预测误差；ｉｉ期种
ｆ一 ∑Ｋｉｆ为变权组合预测方法在第ｔ的预测值；・ｉ期
此，选择一种较科学的预测方法，保证预测结果的准确要以性，土地利用规划提供可靠的依据。为
④ 将Ｗ，Ｍ＋ｊ归一化，出ｔＭ＋ｊ各预测方法的（）得 — 时
组合权系数Ｋ，＋一Ｍｊ
ＫｉＭ＋ｊ，￣０。
—
２００９年人口数据进行模拟，并预测未来１Ｏ年人口的发展。以期为其他要素预测提供方法，而制定更为合理的土地利从关键词：权组合；１预测；地利用总体规划变人：７土中图分类号：９Ｃ文献标识码：Ａ文章编号：６２３９（００１ —１９０１７— １８２１）８０４ ‘１

基于变权重组合预测对我国股票价格的分析研究

基于变权重组合预测对我国股票价格的分析研究作者：杜昂来源：《商业文化》2020年第32期本文数据来源于2018-2019年上证指数月度数据，通过多元线性回归预测模型、ARIMA 预测模型、灰色预测模型对我国的股票价格进行拟合并预测。

主要结论有：仅通过单项预测模型对我国股票价格趋势分析精确度不高，在单项预测模型的基础上运用变权重组合预测模型对我国股票价格分析研究，预测的精确度显著提高。

经预测，未来半年我国股票价格将在低位徘徊。

我国股票价格变动趋势既有規律性又有不确定性，是一项十分复杂的系统，对股价趋势的研究一直是国内外学者研究的重要话题之一。

Engle（1992）认为单个股票收益的波动性受到整个股票市场波动性的影响，其风险溢价受到可预测的市场波动性的影响。

陈继勇（2013）认为房地产价格对股票价格具有重要的干预作用。

代江波（2017）认为运用TA和SA预测系统能够提高对股价趋势预测的贴近度。

卢嘉澍（2017）认为使用灰色预测模型能够提高预测的准确度。

尽管代江波（2017）和卢嘉澍（2017）对股价预测模型进行了改善，但这两项研究均未考虑到股价预测模型的“内生性”问题，并且以单项预测模型研究是存在局限性的，和实际值有较大偏误。

本文旨在对我国股票价格做更为精确的预测，为股市稳健发展、股民规避投资风险提供有效建议。

为分析我国股价趋势并对其预测，统计并整理我国上证指数历史数据，取样时间起止为2015年1月—2018年6月，每组数据取当月月初开盘价。

研究发现，我国股价不仅依赖时间趋势变动，同时还受宏观政策的影响。

本文在科学界定股票价格影响因素的基础上，选取分析指标，建立多元线性模型：股票价格在很大程度上受时间趋势变动的影响，并具有为不明确的特性。

根据这些性质，分别建立ARIMA预测模型（2，1，1）ARIMA以及灰色预测模型（1，1）G，限于文章篇幅，证明不再赘述。

根据上述两种预测模型运行SAS软件得到拟合结果以及预测信息，结果见图1。

基于变权组合模型的时间序列预测

基于变权组合模型的时间序列预测张永琦1杨建常2(1.沈阳理工大学辽宁沈阳 110159; 2.32683部队辽宁沈阳 110043)摘要：针对时间序列预测中单一模型存在预测精度不高和预测稳定性较差的问题，采用残差赋权方法对单一模型进行组合，并以此为基础，提出基于残差赋权改进的自适应变权组合方法。

该方法的基本思想是基于当前时刻的预测结果自适应调整其组成模型的权重值，利用不同的单一模型进行优势互补。

将其应用到组合模型中，以实现提高模型的预测精度与稳定性。

实验结果表明，该组合方法能有效改善预测稳定性不足的问题，以及进一步提高模型的预测精度。

关键词：时间序列预测残差赋权变权组合组合模型中图分类号：TD926.4文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2023)10-0240-04 Time Series Prediction Based on the Variable WeightCombination ModelZHANG Yongqi1YANG Jianchang2(1.Shenyang Ligong University, Shenyang, Liaoning Province, 110159 China; 2.Unit 32683, Shenyang, LiaoningProvince, 110043 China)Abstract:For the problems of the low prediction accuracy and poor prediction stability of single models in time series prediction, the residual weighting method is used to combine single models, and on this basis, an adaptive variable-weight combination method based on residual weighting improvement is proposed. The basic idea of this method is to adaptively adjust the weight value of its constituent models based on the prediction results at the cur‐rent time, and use different single models to complement each other. It is applied to the combination model to im‐prove the prediction accuracy and stability of the model. Experimental results show that the combination method can effectively improve the problem of the insufficient prediction stability and further improve the prediction accu‐racy of the model.Key Words: Time series prediction; Residual empowerment; Variable-weight combination; Combination model随着时代的发展，时间序列预测技术在气象、交通、金融和电力等多个领域中有广泛应用[1]。

变权重组合预测模型及其应用

变权重组合预测模型及其应用摘　要：灰色预测模型广泛应用于经济、医学、农业和水利等领域。

用于同类型的预测模型还有很多，比如多元线性回归模型、指数平滑法、神经网络算法和TCE模型等。

这些模型在计算方法和计算精度上有各自的优点。

基于此，结合灰色预测模型、回归线性模型和指数平滑模型，得到精度更高、预测准确性更好的变权重组合预测模型，达到根据实际数据改变权重和快速解决实际问题的目的。

以美国弗吉尼亚州药物数量预测为例，展示该模型的实际应用效果。

关键词：灰色预测；组合预测模型；指数平滑模型Variable Weight Combination Forecasting Model and Its ApplicationAbstract: Grey prediction model is widely used in the fields of economy, medicine, agriculture and water conservancy. There are many prediction models for the same type, such as multiple linear regression model, exponential smoothing method, neural network algorithm and TCE model. These models have their own advantages in calculation methods and accuracy. Based on this, combined with grey forecasting model, regression linear model and exponential smoothing model, the variable weight combination forecasting model with higher accuracy and better forecasting accuracy is obtained, so as to change the weight according to actual data and solve practical problems quickly. Taking the forecasting of drug quantity in Virginia as an example, the practical application effect of the model is demonstrated.Key words: grey prediction; combined prediction model; exponential smoothing model0　引言目前，灰色GM（1,1）模型被广泛应用于各个领域[1]。