基于熵值法的玉米产量组合预测模型

为了提高玉米产量预测的精度.利用熵值法为每种单一预测模型分配加权系数;将各单一预测模型的预测结果加权求和得到了组合预测模型的预测结果,建立了玉米产量组合预测模型.利用2000-2006年玉米产量资料进行模型精度检验,结果表明,组合预测模型的精度有明显提高,说明应用组合预测方法进行玉米产量预测是可行的.     

变权组合预测模型在洪水预报中的应用

【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。     

基于最优加权组合模型的枯季径流预测研究

【目的】研究最优的枯季径流预测模型,为流域水资源管理提供依据。【方法】建立基于差分自回归移动平均(ARIMA)、人工神经网络(ANN)和多元线性回归(MLR)3个单项模型的简单平均组合和最优加权组合预测模型,并将单项预报模型和组合模型应用到石羊河流域支流西营河的枯季径流预测中,采用相关系数、确定性系数以及均方根误差对各模型预测精度进行比较。【结果】单项预测模型中,仅ARIMA模型通过了确定性系数检验;最优加权组合模型的预测精度较简单平均组合模型高;组合预测模型中,仅ARIMA-MLR和ARIMA-ANN最优加权组合模型的确定性系数高于所有单项预测模型。【结论】最优加权组合模型的精度不但取决于各单项预测模型的精度,也与其之间的相关性有关,适合西营河枯季径流预测的最优加权组合模型是ARIMA-MRL和ARIMA-ANN组合模型。     

时间序列组合预测模型研究:以农业机械总动力为例

[目的]本文旨在提出更有效的时间序列组合预测模型的构建方法,建立预测精度较高的时间序列组合预测模型。[方法]以1978—2013年新疆农业机械总动力为数据源,建立了源序列的曲线回归、自回归积分滑动平均、3次指数平滑和灰色模型,并构建了预测对象和预测模型的关系数据库。提出了基于百分误差的计算属性重要度方法,依据该方法计算单一模型在组合模型中的权重,构建了单一模型预测值及其权重为输入的组合预测模型,使输出结果中完整的涵盖了时间序列不同单一预测模型的输出值特征。以误差分布特征为指标,对组合预测模型和各单一模型的预测性能进行分析。以组合预测模型拟合优度和预测值平均绝对百分误差(MAPE)作为评价指标,对基于百分误差、粗糙集、Shapley和熵权法的组合预测模型构建方法进行定量分析。[结果]预测周期内提出的组合预测模型的最大及平均误差与各单一模型最优值相比,分别降低了27.35和6.43,误差平方和(SSE)减少了73%,平均绝对百分误差降低了1.56%。基于百分误差的组合预测模型的拟合优度与基于粗糙集、Shapley和熵权法的组合预测模型拟合优度相比,分别提高了2.40%、5.10%和2.27%,粗糙集、Shapley和熵权法的预测值的平均绝对百分误差分别为1.673 0、3.726 1和2.702 4,而本文提出的模型的平均绝对百分误差为1.298 4。[结论]基于百分误差的组合预测模型在农业机械总动力和类似时间序列预测分析中,降低预测误差波动幅度及提高预测精度方面与其他单一模型和组合模型相比具有显著优势。     

组合模型在物流量预测中的应用

在分析指数拟合、灰色系统模型的平均预测误差的基础上,建立了组合预测模型,并对广州市的物流量进行了预测.结果表明,组合模型的预测结果是最优的.     

重庆市城市生活垃圾产生量预测

提出了用于预测垃圾产生量的变权重组合预测模型,该模型通过把单项预测模型进行组合分析,以误差平方和最小为准则,求出最优加权组合系数,建立组合预测模型.通过实例分析,表明其预测精度高于各单项模型预测值,在城市生活垃圾产生量的预测工作中有一定的应用价值.     

组合模型分析方法在我国粮食产量预测中的应用

尝试将组合预测法应用于我国未来粮食产量的预测,以提高预测精度。通过赋予合理权重,将C-D生产函数模型、多元回归模型和指数平滑模型加权组合。对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、希尔不等系数(Theil IC)和均方根误差(RMSE)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度。     

组合预测方法在玉米施肥预测中的应用

为提高玉米施肥量预测的精度,利用拉格朗日乘数法,基于预测误差平方和最小这一目标,对肥料效应函数、神经网络施肥预测方法这2种单一施肥量预测模型进行加权组合,建立了玉米施肥组合预测模型。预测结果显示:肥料效应函数、神经网络施肥预测方法和组合预测模型的预测误差平方和分别为2789.40,653.79,421.72,说明玉米施肥组合预测模型优于单一施肥预测模型;采用组合预测方法对玉米施肥量进行预测,能够显著提高预测精度。     

基于熵权的年降雨量预报优化组合模型研究

鉴于单一预测模型在建模时预测值比实际值存在较大偏差问题,为了提高预测精度,在此首先采用自回归综合移动平均ARIMA模型（简称A模型）、Elman神经网络模型（简称B模型）、小波网络分析模型（简称C模型）、灰色系统GM（1,1）模型（简称D模型）,利用广西田东县1990～ 2007年的年降雨量分别进行了模拟计算,然后在各单一模型预测（拟合）的年降雨量偏差值基础上,应用熵权法对4种模型的偏差值进行客观赋权后优化组合,并根据最优组合结果,选用A、B、C单一模型和最优选的A-B-C优化组合模型对广西田东县2008～ 2010年的年降雨量进行预测对比.结果表明,A、B、C和A-B-C模型得到的均方根误差RMSE和模型效率EF分别为0.018、0.015、0.017、0.013和0.817、0.877、0.843、0.897,优化组合模型的预测精度和拟合度比单一模型的结果得到了提高和改善,该组合方法提高了年降水量的预测精度,为诸如广西田东县以雨养农业为主的区域农业干旱预报提供了新的方法和依据.     

组合预测模型在黑龙江省农机总动力预测中的应用

农机总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标.通过对黑龙江省农机总动力历史数据进行分析,建立了指数模型、GM（1,1）模型和BP神经网络模型3种预测模型,其次,应用基于离异系数法、二次规划法、Shapley值权重分配法分别构建组合预测模型.拟合结果表明,各种组合预测模型优于各单一模型.最后应用基于Shapley值权重分配法对黑龙江省农机总动力进行组合预测,为制定农机动力发展规划提供了依据.     

基于灰色马尔可夫链模型的水质预测

GM(1,1)模型由于其原始数据的起伏性和无序性,预测结果不是很理想.针对这一情况,采用马尔可夫链模型对GM(1,1)模型结果进行优化,并应用该模型对太子河干流化学需氧量进行预测.结果表明,应用灰色马尔可夫链模型进行预测,化学需氧量成逐年下降的趋势,2012年实际化学需氧量为11.4 mg/L,结果在(9.97,12.59)的预测区间,说明应用灰色马尔可夫链对水质进行预测是可行的.     

苹果碰撞损伤预测模型的研究

通过苹果的碰撞损伤试验，分析了损伤体积与吸收能量、最大加速度、衬垫厚度、碰撞时间等因素之间的关系，论述了建立苹果碰撞损伤预测模型的可能性。研究表明，以苹果碰撞的加速度历程和碰撞参数为基础的多元线性回归模型可以预测其损伤体积。     

广东省交通用地需求预测分析

介绍了灰色-马尔可夫模型在交通用地需求预测中的应用,并在已知1996～2006年广东省交通用地的条件下,采用灰色-马尔可夫模型对广东省2007～2010年交通用地需求量进行预测,得到广东省2007～2010年的交通用需求量分别为11.89万hm2、12.19万hm2、12.49万hm2和12.81万hm2。     

土地储备规模预测研究——以长春净月经济开发区为例

运用BP神经网络模型和灰色马尔柯夫模型对长春净月经济开发区土地储备规模进行了预测,确定了规划期内土地储备的合理规模：2010年为966~1159 hm2,2015年为963~1156 hm2,2020年为680~815 hm2。     

地下水动态预测模型研究

把地下水动态模型分为确定性模型和随机性模型,并列举了目前较常运用的几种理论方法,然后简要介绍各理论的发展历程及其原理、优缺点和应用领域等。     

广西木薯生产潜力预测

采用数量化分析模型对广西木薯种植面积、单产和总产进行预测研究。以广西1985-2004年木薯种植面积、单位面积鲜薯产量和总产量为样本,建立了木薯单产、总产潜力GM(1,1)时序预测模型、木薯面积潜力自回归时序预测模型。经拟合及精度检验,拟合指数均在0.85以上,历史符合率达100%,木薯单产模型为一级精度,木薯面积、总产模型为二级精度。预测结果表明,2005和2006年广西木薯单位面积鲜薯产量分别为21.46 t.hm-2和22.45 t.hm-2,木薯鲜薯总产量分别为582.89万t和617.37万t,木薯种植面积分别为26.2万hm2和27.09万hm2。     

企业破产预警方法及建模

最近几年，世界上许多大的公司如Enron和Worldcom相继破产。这些世界著名的企业突然之间宣布倒闭，引起了企业界和学术界对公司破产预警的重视。因此，本文回顾了破产预警模型的发展历程，拟对国际上常用的两类破产预警模型的建模思想和建模方法加以介绍，剖析了各种建模方法的优点和局限性，最后总结了企业破产预警研究的最新进展。     

灰色理论预测方法在地理学中的应用研究

介绍了灰色预测理论,针对地理学问题引入马尔可夫链修正GM（1,1）预测模型,并依据气象数据的特性对该模型进行改进,形成适应于气象数据预测的改进的等维无偏递补GM（1,1）马尔可夫预测模型。最后,以哈尔滨市气温和风力数据进行了模型预测验证。结果表明：利用改进的模型进行气象预测,效果令人满意。     

我国城乡居民收入差距预测模型比较研究

采用1978-2010年的全国城乡居民收入差距数据,主要研究多种模型在全国城乡居民收入差距预测中的应用,通过实证分析建立了ARIMA模型、灰色模型、二次多项式多种预测模型,并进行了精度比较,结果表明,二次多项式预测模型拟合效果更好。利用此模型对2011-2013年全国城乡居民收入差距趋势值进行了预测,2011-2013年全国城乡居民收入差距预测值分别为14 173.20、15 212.92、16 289.67元。最后在分析的基础上提出了相关对策：首先,强化政府公共服务的职能,协调资源,努力为社会成员提供一个平等发展的机会,以达到提高公民福利,促进社会公平的目的;其次,打破行业垄断,平抑垄断行业与一般行业人员收入差距;最后,支持、鼓励和倡导成立社会救济基金,从民间的角度调节居民收入分配,努力提高低收入阶层收入水平。     

桃花花期预报的探讨

该文根据北京市植物园１９８３～１９９２年气温资料和同期桃花开花的物候期，通过回归分析，发现桃花的始花期与花前２～３旬的平均旬积温和平均最高旬积温关系非常密切，相关系数分别为－０．９６２０，－０．９４０５，－０．９２３１，－０．９１６２，在此基础上建立了桃花花期预报模式，经检验拟合率较高。在实际应用中应根据该年３月份温度情况，采用相应的花期预报模式进行开花始期的计算。