【摘 要】
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提出一种基于近似熵测度的变权组合预测方法.首先,不同于传统的预测效果评价准则,从衡量样本序列复杂性的角度出发,以预测值误差序列的近似熵测度为评价效果准则,建立变权组
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提出一种基于近似熵测度的变权组合预测方法.首先,不同于传统的预测效果评价准则,从衡量样本序列复杂性的角度出发,以预测值误差序列的近似熵测度为评价效果准则,建立变权组合预测优化模型;然后,在变权组合预测权值分配问题上,为克服常规的均值估计法和回归分析法的不足,采用在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归法,实现预测点加权系数的准确预测;最后,通过实例表明了该方法的可行性和有效性.
This paper proposes a method of variable weight combination forecasting based on approximate entropy measure.Firstly, from the point of view of the complexity of the sample sequence, which is different from the traditional evaluation criterion of the forecasting effect, the approximate entropy measure of the forecasting error sequence is used as the evaluation criterion, In order to overcome the shortcomings of the conventional means of average estimation and regression analysis, this paper uses on-line LS-SVM regression method to solve the problem of variable weight combination forecasting optimization model. The forecasting point weighting coefficient is accurately predicted. Finally, an example is given to show the feasibility and effectiveness of the method.
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