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大数据-算法-风电场出力组合预测算法的研究.pdf

水是生命之源，地球上水的总量虽然巨大，但能够被人类利用的淡水资源却极其匮乏，而且分布极不平衡。淡水资源的短缺给人们的生产生活带来了诸多不变，因此我们应该珍惜水资源，对水资源要合理且可持续的利用。 本文以两个自来水厂2001—2007年间每天的供水量为依据，运用灰色系统理论、模糊线性回归、二元线性回归、组合预测等数学方法对所给问题建立模型并对结果进行了分析。

最优组合预测模型在中国天然气需求预测中的应用.pdf

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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.

使用脉冲响应函数以及方差分解的方法组合实现广义预测误差方差分解的方法，构建风险溢出矩阵，从而更好的衡量各个个体间的影响

应用灰色关联度分析方法确定了与待预测状态量关联度较高的因素，并利用熵理论建立了具有客观权重的组合预测模型。预测区间可有效量化由不确定因素引起的油中溶解气体浓度波动，应用比例系数法和粒子群优化算法建立了一定置信水平下油中溶解气体浓度的区间预测模型，且不受传统区间预测方法中必须服从正态分布的限制。实例结果验证了所提模型的有效性。

摘要：本文在分析了神经网络、灰系统和时间序列预测模型的基础上,设计了将其中两种模型组合的预测方法。该方法的主要思想是利用回归预测思想将预测分为因素预测和结果预测两部分,并分别采用不同预测模型进行预测,从而达到提高预测精度的目的。利用该方法对吉林省近期的生猪价格进行预测,实验结果表明,该方法比单个预测方法有更好的预测效果,并且通过对不同组合的实验结果的分析发现,灰系统与神经网络相结合的方法具有更高的预测精度。