【摘 要】
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用线性回归、人工神经网络、灰色系统等预测模型对天然气消费需求量进行预测后,为综合利用各种方法提供的信息,避免单一预测模型丢失有用信息的缺陷,减少随机性,提高预测的准
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用线性回归、人工神经网络、灰色系统等预测模型对天然气消费需求量进行预测后,为综合利用各种方法提供的信息,避免单一预测模型丢失有用信息的缺陷,减少随机性,提高预测的准确性,采用了优化组合预测模型和变权重的自适应递推优化组合预测模型对天然气消费需求量进行动态预测,取得了较好的预测效果.但经过翔实的分析,发现变权重的自适应递推优化组合预测模型计算出的权系数,假定了"移动样本数据"的权重向量为常值,权重没有充分体现出数据的时效性.依据信息论"远小近大"的观点,引入时效函数对自适应优化组合预测模型进行改进.结果表明,融入时效函数的自适应递推优化组合预测模型比采用其它预测模型预测的结果更好.
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