基于一种贴近度的IGOWLA算子的最优组合预测模型

来源 :延边大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shi123abc

【摘要】

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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

【作者】

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孙浩杨桂元

【机构】

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安徽财经大学统计与应用数学学院

【出处】

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延边大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2017年1期

【关键词】

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贴近度组合预测 IGOWLA算子 closeness degree combination forecasting IGOWLA operator

【基金项目】

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国家社会科学基金资助项目（12BTJ008）

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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.

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