一种改进的模糊变权重组合预测方法

发布时间：2019-01-04 12:48

【摘要】：在对FVW方法的实质进行分析的基础上,根据预测对象的变化趋势对加权系数的影响,利用预测相对误差、预测对象的变化趋势,对曹长修等提出的FVW方法加以改进,克服了原有FVW方法中用预测绝对误差和预测绝对误差的变化率为模糊控制因素时的因素相关性;通过灰色关联度引入基本权重概念,以刻画各种方法在某时刻前一段时期内全面的、平均的预测效果对加权系数的影响.仿真结果表明,采用改进后的FVW法,预测平均误差和预测平方根误差均较小.
[Abstract]:Based on the analysis of the essence of the FVW method, according to the influence of the change trend of the prediction object on the weighting coefficient, the FVW method proposed by Cao Changxiu is improved by using the relative error of prediction and the change trend of the forecasting object. It overcomes the factor correlation when the change rate of predictive absolute error and prediction absolute error are fuzzy control factors in the original FVW method. The concept of basic weight is introduced by grey correlation degree to describe the influence of all kinds of methods on the weighting coefficient in a certain period before a certain time. The simulation results show that the prediction average error and the prediction square root error are smaller by using the improved FVW method.
【作者单位】： 中南大学数学科学与计算技术学院 中南大学数学科学与计算技术学院
【分类号】：C934

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本文编号：2400315