發(fā)布時間：2018-05-13 15:35

  本文選題：IOWGA算子 + 精度最大準則��； 參考：《中國科技論文》2017年17期

【摘要】：為了提高預測精度,在回顧誘導有序加數(shù)幾何平均算子(induced ordered weighred geometric averaging,IOWGA)算子和Markov鏈的基礎上,建立1種基于IOWGA-Markov的新型灰色指數(shù)組合預測模型。針對灰色模型,基于小樣本建模的特點,提出以預測精度最大化為篩選準則的新型組合模型;針對預測期數(shù)據(jù)未知的問題,利用馬爾科夫鏈定性推出組合模型中各單項模型在待預測時點上的預測精度狀態(tài),從而得到待預測時點上的組合模型的權系數(shù);以我國1991-2014年石油消費比例數(shù)據(jù)為樣本進行實驗。結果表明,該預測方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的灰色指數(shù)組合模型,體現(xiàn)了該方法的的有效性和可行性。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy, a new grey exponential combination prediction model based on IOWGA-Markov is established on the basis of reviewing the induced ordered weighred geometric averaging operator and the Markov chain. Aiming at the grey model, based on the characteristics of small sample modeling, a new combination model with maximum prediction accuracy as the screening criterion is proposed, and aiming at the problem of unknown data in prediction period, By using Markov chain to qualitatively deduce the prediction precision state of each single model on the time point to be predicted, the weight coefficient of the combination model on the time point to be predicted is obtained, and the oil consumption ratio data from 1991 to 2014 in China are taken as the sample. The results show that this prediction method is superior to the traditional grey index combination model, which shows the effectiveness and feasibility of the method.
【作者單位】： 武漢理工大學理學院;
【基金】：湖北省統(tǒng)計科研計劃項目基金資助項目(ETK15-45)
【分類號】：F426.22;O211.62

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本文編號：1883787