【摘 要】
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针对安徽省人均GDP预测问题,以安徽省2000-2018年人均GDP数据为研究区间,其中2000-2017年数据作为训练集,2018年数据作为测试集,提出了一类新的预测评价指标-邻近度及基于邻
【机 构】
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安徽大学数学科学学院,安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然基金面上项目(71871001);国家自然基金青年项目(61806001);安徽省自然基金项目;安徽大学研究生创新项目资助
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针对安徽省人均GDP预测问题,以安徽省2000-2018年人均GDP数据为研究区间,其中2000-2017年数据作为训练集,2018年数据作为测试集,提出了一类新的预测评价指标-邻近度及基于邻近度的组合预测模型,并引入一种新的组合权系数求解方法;首先对训练集进行单项预测,即对训练集数据进行指数预测、抛物线预测和移动平均预测,接下来对各单项预测值综合考虑,建立基于邻近度的加权几何平均组合预测模型,通过求解模型得出各单项预测权系数进而求出基于邻近度的组合预测值,最后分别在测试集和训练集上与其他预测方法预测结果
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