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《延边大学学报(自然科学版)》 2017年01期
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基于一种贴近度的IGOWLA算子的最优组合预测模型

孙浩  杨桂元  
【摘要】:为了克服传统的单项预测方法选取固定参数时的不足,在广义诱导有序加权对数平均算子(IGOWLA算子)的基础上,引入贴近度以及λ次幂误差,构建了基于一种贴近度的IGOWLA算子的最优组合预测模型,并给出了该模型的预测精度、优性及非劣性定义.实例分析表明,该组合预测模型优于传统的单项预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并提高预测精度,是一种优性组合预测.
【作者单位】安徽财经大学统计与应用数学学院;
【关键词】贴近度 组合预测 IGOWLA算子
【基金】:国家社会科学基金资助项目(12BTJ008)
【分类号】:O177
【正文快照】:
0引言由于单项预测方法在进行预测时仅从某一个方面提取信息,因此其存在预测精度偏低等问题.为此,C.W.J.Granger等[1]在1969年提出了组合预测的概念,即将不同的预测方法进行适当地组合,通过合理有效地利用各种预测方法所提供的信息,以达到提高预测精度的目的.1988年,美国学者Y

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