【摘 要】
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组合预测模型的权重确定方式对于提高模型精度至关重要,为研究正则化与交叉验证是否能改善组合预测模型的预测效果,提出将正则化和交叉验证应用于基于最小二乘法的组合预测模
【基金项目】
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国家社会科学基金(13CTJ006),安徽省教育厅高校人文社会科学重点研究项目(SK2018A0431),安徽财经大学研究生科研创新基金(ACYC2017236),安徽财经大学重点科研基金(ACKY1713ZDB)
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组合预测模型的权重确定方式对于提高模型精度至关重要,为研究正则化与交叉验证是否能改善组合预测模型的预测效果,提出将正则化和交叉验证应用于基于最小二乘法的组合预测模型.通过在组合模型的最优化求解中分别加入L1、L2范数正则化项,并对数据集进行留一交叉验证后发现:L1、L2范数正则化都对组合模型的预测精度具有改善效果,且L1范数正则化比L2范数正则化对组合预测模型的改善效果更好,并且参与组合预测的单项预测模型越多,正则化的改善效果越好,交叉验证对组合预测模型的改善效果则与给定实验数据量呈现正相关.
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