基于IOWGA-Markov的新型灰色指数组合预测模型

发布时间：2018-05-13 15:35

  本文选题：IOWGA算子 + 精度最大准则　； 参考：《中国科技论文》2017年17期

【摘要】：为了提高预测精度,在回顾诱导有序加数几何平均算子(induced ordered weighred geometric averaging,IOWGA)算子和Markov链的基础上,建立1种基于IOWGA-Markov的新型灰色指数组合预测模型。针对灰色模型,基于小样本建模的特点,提出以预测精度最大化为筛选准则的新型组合模型;针对预测期数据未知的问题,利用马尔科夫链定性推出组合模型中各单项模型在待预测时点上的预测精度状态,从而得到待预测时点上的组合模型的权系数;以我国1991-2014年石油消费比例数据为样本进行实验。结果表明,该预测方法明显优于传统的灰色指数组合模型,体现了该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.
【作者单位】： 武汉理工大学理学院;
【基金】：湖北省统计科研计划项目基金资助项目(ETK15-45)
【分类号】：F426.22;O211.62

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本文编号：1883787