基于PSO-PLS的组合预测方法在GDP预测中的应用

发布时间：2017-09-19 17:00

  本文关键词：基于PSO-PLS的组合预测方法在GDP预测中的应用

  更多相关文章： 微粒群算法 部分最小二乘回归 组合预测 样本权重 GDP

【摘要】：GDP预测是经济预测中一个非常重要的问题,随着经济的发展,对其预测精度的要求也越来越高。在考虑样本权重的基础上,提出一种微粒群算法与部分最小二乘回归方法相结合的组合预测方法,即采用微粒群方法对样本最优权重进行求解,在所得样本权重系数的基础上,用部分最小二乘回归方法确定组合预测的权重系数。将该方法用于中国GDP预测取得了较好的结果,与其他几种传统方法相比,预测精度有一定程度的提高,说明算法的有效性和可行性。
【作者单位】： 重庆大学经济与工商管理学院 重庆大学经济与工商管理学院
【关键词】： 微粒群算法 部分最小二乘回归 组合预测 样本权重 GDP
【基金】：重庆市自然科学基金(CSTC.2006BB2246)
【分类号】：F222.33;F224
【正文快照】： 1引言GDP是衡量一个国家或地区经济发展水平和综合实力大小的重要指标,GDP预测对于经济发展目标的制定和调整有显著的影响,其预测精度的高低极大地影响决策结果的科学性和可行性,因此有必要采用科学有效的方法对其进行预测。组合预测方法是一种博采众长的预测方法,它将各种单

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 李金颖,牛东晓;非线性季节型电力负荷灰色组合预测研究[J];电网技术;2003年05期

2 唐小我,曾勇;组合预测误差校正模型的应用分析[J];管理科学学报;2002年06期

3 肖智;邹刚;;基于蚁群算法的组合预测方法在我国R&D经费投入中的应用[J];科学学与科学技术管理;2006年09期

4 周爱民;基于偏最小二乘法的情报组合预测法[J];统计与决策;2004年08期

5 钟波,肖智;一种基于粗糙集理论的组合预测方法[J];统计研究;2002年11期

6 陈华友,侯定丕;基于标准差的预测有效度的组合预测模型[J];系统工程学报;2003年03期

7 陈华友;;基于相关系数的优性组合预测模型研究[J];系统工程学报;2006年04期

8 姚智胜;邵春福;熊志华;;基于小波包和最小二乘支持向量机的短时交通流组合预测方法研究[J];中国管理科学;2007年01期

9 陈华友,侯定丕;基于预测有效度的优性组合预测模型研究[J];中国科学技术大学学报;2002年02期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈华友;基于L_1范数的加权几何平均组合预测方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2004年04期

2 陈华友,蔡正高;诱导有序加权平均的组合预测模型及其应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2005年01期

3 殷春武;;基于组合预测的农业用水量预测[J];安徽农业科学;2011年05期

4 王传涛;徐扬;;按单定制供应链(BOSC)情形下供应商的评价指标体系与方法研究[J];北京交通大学学报(社会科学版);2009年03期

5 王宁,汪惠;基于小波方法的企业发展水平预测[J];北京工业大学学报(社会科学版);2004年01期

6 杨晗熠;吴育华;;组合预测模型在城市垃圾产量预测中的研究与应用[J];北京理工大学学报(社会科学版);2009年02期

7 李伟;牛东晓;;基于灰色神经网络的短期电力负荷预测分析[J];科技和产业;2008年10期

8 陈华友;基于Theil不等系数的组合预测模型的性质[J];电子科技大学学报;2004年01期

9 田光理;苑红伟;牛德宁;;基于粗糙集理论的短时交通流组合预测研究[J];道路交通与安全;2010年02期

10 潘学华;丁巧林;周维;李璇;;基于层次分析处理的最优组合电力负荷预测[J];电力科学与工程;2008年04期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 陈华友;刘金培;陈启明;;基于Theil不等系数的IOWA算子组合预测模型及性质[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年

2 陈诚;王自强;陈华友;;基于OWGA算子的几何平均组合预测模型的有效性[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年

3 王海斌;于定勇;;青岛市港口资源分析[A];第十二届中国海岸工程学术讨论会论文集[C];2005年

4 陈华友;;IOWA算子的组合预测模型及在所得税预测中的应用[A];第三届不确定系统年会论文集[C];2005年

5 陈华友;程蕾;张倩;;基于相关系数的IOWA算子最优组合预测模型[A];第四届中国不确定系统年会论文集[C];2006年

6 陈华友;胡彦;韩冰;;基于OWG算子的组合预测模型及其有效性[A];第五届中国不确定系统年会论文集[C];2007年

7 陈华友;李秀美;王凤振;;基于IOWA算子和向量夹角余弦的最优组合预测模型[A];第十届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2008年

8 乔艳芬;;基于分形理论的昆明电网电力负荷预测[A];2009年云南电力技术论坛论文集（优秀论文部分）[C];2009年

9 李美娟;陈国宏;陈衍泰;蔡彬清;;基于粗糙集的组合评价方法研究[A];中国优选法统筹法与经济数学研究会第七届全国会员代表大会暨第七届中国管理科学学术年会论文集[C];2005年

10 吴文东;吴刚;魏一鸣;范英;;基于相关系数的钢材需求量组合预测[A];第十届中国管理科学学术年会论文集[C];2008年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 罗彬;基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究[D];电子科技大学;2010年

2 肖智;基于软信息的软决策新方法研究[D];重庆大学;2003年

3 钟波;基于软计算理论的电力系统可靠性评估模型与算法研究[D];重庆大学;2004年

4 李眉眉;电力负荷混沌特性分析及其预测研究[D];四川大学;2004年

5 景劲松;复杂产品系统创新项目风险识别、评估、动态模拟与调控研究[D];浙江大学;2005年

6 张明武;援外工程项目风险定量评估方法研究[D];天津大学;2004年

7 孙晓光;城市基础设施建设及其投融资研究[D];天津大学;2004年

8 管洪;县域政府负债风险控制研究[D];西南大学;2006年

9 唐万梅;几个预测方法及模型的研究[D];内蒙古大学;2006年

10 蒋朝哲;粗糙集理论在多属性决策中的应用研究[D];西南交通大学;2006年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 雷康;软土路基沉降的组合预测方法研究[D];长沙理工大学;2010年

2 阮俊虎;基于GA-SVM的区域物流需求预测研究[D];河北工程大学;2010年

3 任茹香;基于GRNN的变权重组合预测模型在传染病发病率预测中的应用[D];浙江大学;2011年

4 金洪鑫;基于组合神经网络的软测量技术研究[D];浙江工业大学;2010年

5 杜柏均;城市电网规划辅助决策系统负荷预测子系统的开发和改进[D];天津大学;2010年

6 张亚黎;基于神经网络的组合预测法在医院管理工作中的应用[D];天津医科大学;2003年

7 邢福胜;基于网络化的矿井安全动态评价系统及应用[D];山东科技大学;2003年

8 滕俊;年最大负荷概率分析与预测的研究与应用[D];河海大学;2004年

9 李洁;四川省税收收入预测模型探讨及实证分析[D];西南财经大学;2004年

10 李刚;专家系统中知识获取的“粗糙集”方法[D];西安建筑科技大学;2004年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 唐小我;组合预测误差信息矩阵研究[J];电子科技大学学报;1992年04期

2 陈华友;基于Theil不等系数的组合预测模型的性质[J];电子科技大学学报;2004年01期

3 杨桂元，唐小我，马永开;关于非负权重组合预测的若干问题的探讨[J];电子科技大学学报;1996年02期

4 马永开,杨桂元,唐小我;组合预测误差信息矩阵进一步研究[J];电子科技大学学报;1996年05期

5 陈华友,赵佳宝,刘春林;基于灰色关联度的组合预测模型的性质[J];东南大学学报(自然科学版);2004年01期

6 史德明,李林川,宋建文;基于灰色预测和神经网络的电力系统负荷预测[J];电网技术;2001年12期

7 钟波,肖智;资产未来收益的一种最优组合预测方法[J];重庆大学学报(自然科学版);1998年04期

8 王正武,黄中祥;短时交通流预测模型的分析与评价[J];系统工程;2003年06期

9 曾勇，，唐小我，曹长修;非负权重最优组合预测方法研究[J];管理工程学报;1995年03期

10 刘静,关伟;交通流预测方法综述[J];公路交通科技;2004年03期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 曾学文;组合预测模型在我国R&D经费投入中的应用[D];暨南大学;2004年

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 柳毅;叶春明;马慧民;;基于提前/滞后Flow Shop调度问题的混合微粒群算法[J];系统工程理论方法应用;2006年04期

2 祁辉;周树民;熊鹰;;含步长加速变异算子的微粒群算法[J];成都大学学报(自然科学版);2006年04期

3 张敏知;;微粒群算法在地震波阻抗反演中的应用[J];内蒙古石油化工;2008年02期

4 李诗娴;王雪青;;微粒群算法在工程项目多目标多资源均衡问题中的应用[J];科技管理研究;2010年17期

5 马永尚,庞祖光;组合预测模型在新疆农作物单产预测中的应用[J];农业系统科学与综合研究;1993年02期

6 夏勇军;组合预测模型中折扣系数的取法[J];贵州财经学院学报;2002年02期

7 邹自德;二个简便的组合预测模型及应用[J];广州广播电视大学学报;2002年03期

8 康琦,汪镭,吴启迪;微粒群多元最优信息的模糊自适应规划算法[J];信息与控制;2005年04期

9 张晓如;高尚;梅亮;;线性组合预测研究[J];科学技术与工程;2007年20期

10 燕臣颖;董宝田;王兆伟;;基于微粒群优化算法的物流配送中心选址问题研究[J];物流科技;2007年10期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 崔志华;蔡星娟;曾建潮;孙国基;;基于预测速度的改进微粒群算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

2 单秀生;陈华友;王宇;姚梦杰;;基于最大误差绝对值最小化的多目标区间型组合预测模型[A];第九届中国不确定系统年会、第五届中国智能计算大会、第十三届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2011年

3 马永开;唐小我;;组合预测模型研究[A];管理科学与系统科学进展——全国青年管理科学与系统科学论文集（第4卷）[C];1997年

4 蔡星娟;崔志华;曾建潮;谭瑛;;自适应PID控制微粒群算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

5 王珩;张景瑞;;基于微粒群算法的航天器大角度姿态快速机动控制器参数优化设计[A];中国力学学会学术大会'2009论文摘要集[C];2009年

6 谢如贤;成盛超;程仕军;陈思华;;变结构组合预测模型的建立与应用[A];全国青年管理科学与系统科学论文集（第2卷）[C];1993年

7 张昕;彭宏;郑启伦;;基于微粒群算法的聚类分析[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集（一）[C];2006年

8 吴长山;;灰色—马尔柯夫组合预测[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展（上册）[C];1999年

9 王元元;曾建潮;谭瑛;;基于并行计算模型的并行微粒群算法的性能分析[A];2007年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(上册)[C];2007年

10 宋佳栋;赵庆祯;刘衍民;;农产品风险控制的一种决策方法[A];海峡两岸农业学术研讨论文集[C];2010年

中国重要报纸全文数据库 前2条

1 浙江证券研究所 吕小萍;电子商务：春天是否已到来？[N];中国证券报;2003年

2 张乔妹　余郁;江门供电勾勒营销“微笑曲线”[N];中国电力报;2009年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 袁代林;改进的微粒群算法及其在结构拓扑优化中的应用[D];西南交通大学;2009年

2 崔志华;微粒群算法的性能分析与优化[D];西安交通大学;2008年

3 向昌盛;基于支持向量机的时间序列组合预测模型[D];湖南农业大学;2011年

4 毛李帆;电网规划中长期负荷预测技术的研究[D];湖南大学;2011年

5 孙喜梅;城市路网实时动态交通信息的组合预测模型和方法研究[D];吉林大学;2002年

6 薛明志;进化计算与小波分析若干问题研究[D];西安电子科技大学;2004年

7 周鲜成;基于微粒群算法的数字图像处理方法研究[D];中南大学;2008年

8 胡予红;煤炭消费预测与温室气体减排途径和对策研究[D];中国矿业大学（北京）;2010年

9 黄少杰;我国就业问题与第三产业发展的关联性研究[D];吉林大学;2007年

10 李剑;微粒群算法及其在物流系统中的应用研究[D];华中科技大学;2008年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 吕洪光;基于微粒群算法的装配序列规划方法及其应用研究[D];电子科技大学;2010年

2 朱家静;基于遗传微粒群算法的组卷策略应用研究[D];大连海事大学;2011年

3 魏欣;基于智能优化技术的创新概念设计研究与应用[D];山东师范大学;2010年

4 王晓敏;基于微粒群算法的关联规则挖掘方法及应用[D];山东师范大学;2010年

5 陈红洲;群体智能若干算法研究[D];哈尔滨工程大学;2004年

6 戴芬;基于量子计算技术的智能算法的研究与应用[D];山东师范大学;2010年

7 刘丁峰;基于改进微粒群算法的图像复原方法研究[D];中南民族大学;2010年

8 林令娟;模拟退火微粒群混合算法的研究及应用[D];山东师范大学;2010年

9 李凯;基于微粒群优化算法的结构系统识别[D];同济大学;2008年

10 叶鸿;我国航运企业物流战略联盟研究[D];河海大学;2004年

本文编号：882806