本文選題：IOWA算子 + 人均GDP　； 參考：《蚌埠學(xué)院學(xué)報》2014年04期

【摘要】：根據(jù)1990-2012年安徽省人均GDP的歷史數(shù)據(jù),分別建立了指數(shù)預(yù)測、多元回歸和指數(shù)平滑三種單項預(yù)測模型,引進(jìn)IOWA算子的概念,在三種單項預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,把最小的組合預(yù)測誤差平方和作為標(biāo)準(zhǔn),建立基于誘導(dǎo)有序加權(quán)平均算子的最優(yōu)組合預(yù)測模型。通過模型的預(yù)測有效度評價可知,基于IOWA算子組合預(yù)測的精度比三種單項預(yù)測模型精度要高,而且更加合理。運用IOWA算子組合預(yù)測了2013-2017年的安徽省人均GDP,實例分析結(jié)果表明,該組合預(yù)測模型更加精確有效。
[Abstract]:Based on the historical data of GDP per capita in Anhui Province from 1990 to 2012, three single forecasting models, i.e. exponential prediction, multivariate regression and exponential smoothing, are established, and the concept of IOWA operator is introduced. An optimal combinatorial prediction model based on induced ordered weighted average operator is established by taking the minimum sum of combined prediction error square as the criterion. According to the evaluation of the prediction effectiveness of the model, the precision of the combination prediction based on IOWA operator is higher than that of the three single prediction models, and it is more reasonable. The GDPs per capita in Anhui Province from 2013 to 2017 are predicted by using IOWA operator combination. The results of practical analysis show that the combined prediction model is more accurate and effective.
【作者單位】： 安徽財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院;
【分類號】：F224;F222.33

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本文編號：2101831