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安全性预测组合模型的神经网络方法及应用 被引量:1
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作者 凌学文 李树刚 +1 位作者 成连华 任海峰 《陕西煤炭》 2003年第4期16-17,8,共3页
煤矿安全的首要问题是对安全性指标进行合理的预测。本文指出了传统预测方法存在的不足,提出了应用神经网络建立时间序列的组合预测模型,并提高了预测精度。结果表明,用这种方法进行全安预测效果较好。
关键词 神经网络 BP网 组合预测模型 安全性
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基于博弈论综合赋权改进的交通事故组合预测模型研究
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作者 单小曼 刘尊青 +3 位作者 辛宁 侯金超 姚亮 王逸飞 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期120-126,共7页
为改善交通安全,提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算,继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权,对组合模型进行改进。研究结果表明:基于博弈论综合赋权改进的GM(1,1)-指... 为改善交通安全,提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算,继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权,对组合模型进行改进。研究结果表明:基于博弈论综合赋权改进的GM(1,1)-指数平滑-BP组合预测模型的预测效果最佳,其决定系数(R^(2))高达0.994,平均绝对误差百分比(MAPE)仅为1.426%,较单项模型和直接组合模型预测程度更好,误差率更低。基于博弈论思想离差最小化求解最优权重组合系数,能够有效结合不同赋权方法的优势,权衡各方法之间的最优解,从而避免模型出现过度拟合、预测误差大及缺乏动态适应性等问题。同时,组合预测模型以数据最大优化为核心原则,可有效克服单项预测模型的局限,使其能更好地适应复杂变化的环境及数据,显著提升了预测的准确性和稳定性,增强了模型的鲁棒性和适应性。 展开更多
关键词 交通安全 交通事故 博弈论 GM(1 1)-指数平滑-BP 赋权改进 组合预测模型
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基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测 被引量:4
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作者 邱文智 张文煜 +2 位作者 郭振海 赵晶 马可可 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期73-82,共10页
针对风速的波动性和随机性等特点,提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法,将原始风速序列分解为不同的子序列,并对这些... 针对风速的波动性和随机性等特点,提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法,将原始风速序列分解为不同的子序列,并对这些子序列分别建立预测模型,最后重构。对变分模态分解的子序列建立基于长短时记忆网络的深度学习模型预测,而残差序列进行二次分解后的子序列建立乌鸦搜索算法优化的组合预测模型预测。最后,对子序列进行重构并得到最终的预测结果。使用实际的风速观测资料开展模拟实验,结果表明:在3个风电场中,所提模型与其他模型相比平均相对误差分别提升了30.07%、37.56%和37.40%,验证了混合模型在超短期风速预测中的有效性和稳定性,以及在不同数据集上的泛化性能。 展开更多
关键词 风速 预测 长短时记忆 二次分解 乌鸦搜索算法 组合预测模型
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基于AHP与熵值法构建的火灾预测组合灰色模型 被引量:1
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作者 郑子温 那孜古力·斯拉木 +1 位作者 王婧蓉 王旭东 《现代电子技术》 北大核心 2024年第5期118-126,共9页
火灾预测可以帮助消防部门更好地采取预防措施和制定灭火方案,减轻火灾损失。如何通过人工智能方法预测火灾数量、判断火灾发展趋势成为一项重要的研究课题。对城市消防火灾数量进行预测时,文中首先对原始数据序列进行加权滑动均值处理... 火灾预测可以帮助消防部门更好地采取预防措施和制定灭火方案,减轻火灾损失。如何通过人工智能方法预测火灾数量、判断火灾发展趋势成为一项重要的研究课题。对城市消防火灾数量进行预测时,文中首先对原始数据序列进行加权滑动均值处理;其次建立了基于背景值优化的灰色模型和无偏优化灰色模型;而后引入了结合等维新息理论的马尔可夫模型,对经过改进的灰色模型进行预测值的残差修正;最后建立了基于层次分析法(AHP)与熵值法的主客观赋权组合模型。针对北京市2012—2019年火灾事故数据进行建模,并对后续两年的火灾发生数量进行数据预测与模型对比验证分析,根据预测结果判断未来火灾数据的变化趋势。实验结果显示,优化模型可以提高预测精度,其中结合AHP与熵值法的组合模型预测精度达到了相对残差最小为0.6105%,后验方差比为0.323%。实验结果证明,优化后的模型可以更好地应用于对火灾事故的预测。 展开更多
关键词 火灾事故预测 GM(1 1) 马尔可夫模型 等维新息理论 层次分析法 熵值法 组合模型预测
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基于注意力机制的CNN-LSTM风速预测模型研究
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作者 童奇 熊龙祥 +1 位作者 王贯宇 涂佳黄 《湘潭大学学报(自然科学版)》 2025年第2期46-54,共9页
基于风力大小非线性、随机性和难以准确预测的特点,构建了以卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)为基础的短期局部风速预测模型,并采用TensorFlow深度学习平台进行模型参数调试.然后构建了一种基于注意力机制的CNN-LSTM-Attent... 基于风力大小非线性、随机性和难以准确预测的特点,构建了以卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)为基础的短期局部风速预测模型,并采用TensorFlow深度学习平台进行模型参数调试.然后构建了一种基于注意力机制的CNN-LSTM-Attention风速预测组合模型,采用福建平潭岛风电场4个不同季节的典型日风速数据集为样本对该模型的预测精度进行测试.测试结果表明,在风速预测精度方面,CNN-LSTM-Attention模型优于CNN-LSTM模型和LSTM模型,特别是在风速剧烈变化的工况时,CNN-LSTM-Attention模型的预测精度提升更为显著,且预测结果的可靠性更高,这表明该模型对于不同的风速变化和不同的数据集具有更强的适应性和稳健性. 展开更多
关键词 风速预测 长短期记忆神经网络 卷积神经网络 注意力机制 组合预测模型
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基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测
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作者 徐健 桂海霞 《山东交通学院学报》 CAS 2024年第3期39-45,共7页
为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量... 为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量作为物流需求规模输出指标,采用灰色关联分析计算安徽省物流需求评价指标与物流需求规模间的关联度,判断评价指标的合理性。通过夏普利值法将BP神经网络预测模型和二次指数平滑法预测模型组合,预测2017—2021年安徽省物流需求。结果表明:BP神经网络预测模型、二次指数平滑法预测模型及二者的组合预测模型预测结果的平均相对误差分别为4.58%、6.70%、3.99%,组合预测模型的平均相对误差最小。通过组合预测模型预测2022—2024年安徽省物流需求分别为405 004.96万t、407 142.09万t、409 108.95万t,安徽省货运量呈持续增长趋势,但增幅降低。安徽省应加快传统物流向智慧物流的转移速度,扩大内需,加强物流枢纽城市间的联系,加速区域一体化发展步伐,确保物流高质量发展。 展开更多
关键词 组合预测模型 BP神经网络模型 二次指数平滑法模型 物流需求 预测
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基于ARIMA-GM组合模型的农作物播种面积预测——以吉林省为例 被引量:1
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作者 赵子越 刘雪梅 《吉林水利》 2024年第1期1-9,15,共10页
农作物种植面积预测能够有效帮助生产者提前掌握未来农业的生产状况。为准确预测农作物播种面积变化情况,寻求一种新型的组合模型权重计算方法。以吉林省历年作物播种面积为原始数据,建立GM(1,1)与ARIMA时间序列组合预测模型。综合使用... 农作物种植面积预测能够有效帮助生产者提前掌握未来农业的生产状况。为准确预测农作物播种面积变化情况,寻求一种新型的组合模型权重计算方法。以吉林省历年作物播种面积为原始数据,建立GM(1,1)与ARIMA时间序列组合预测模型。综合使用平均绝对百分数误差、残差平方和最小法及最小二乘法确定组合模型的权系数,在此基础上将三种权系数组合优化后得到最终权重,两种模型权重分别为0.44976和0.55024。预测结果表明:该组合权重与单一权重相比,可将组合模型的预测精度提高约0.4%。 展开更多
关键词 灰色理论 ARIMA 权重系数重分配 组合预测模型
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基于ARIMA-BP组合模型在装备故障率预测的应用
8
作者 于晓 魏成亮 马金龙 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期72-77,共6页
装备故障率预测结果是否准确,直接影响装备维修性验证试验结果,为了提高装备故障率预测精度,提出了一种新的组合模型预测方式,利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络模型分别对装备故障率进行预测,在两种单项模型预测基础上,利用误差... 装备故障率预测结果是否准确,直接影响装备维修性验证试验结果,为了提高装备故障率预测精度,提出了一种新的组合模型预测方式,利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络模型分别对装备故障率进行预测,在两种单项模型预测基础上,利用误差平方和最小原则建立组合预测模型,对装备故障率进行预测。预测结果表明,组合预测模型能够很好地提取装备故障率数据的线性特征和非线性特征,预测结果精度要高于两个单项模型。 展开更多
关键词 ARIMA模型 BP神经网络模型 组合预测模型 装备故障率
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基于最小二乘组合灰色模型的中长期电力负荷预测 被引量:8
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作者 李泓泽 郭森 王宝 《水电能源科学》 北大核心 2012年第8期187-189,共3页
电力负荷预测是实现电力系统管理现代化的重要内容,有效的中长期电力负荷预测可为电网运行方式、电源建设规划等提供可靠的决策依据。针对中长期电力负荷预测,综合考虑负荷的历史数据和未来可能走势,在对三种灰色预测模型分析的基础上,... 电力负荷预测是实现电力系统管理现代化的重要内容,有效的中长期电力负荷预测可为电网运行方式、电源建设规划等提供可靠的决策依据。针对中长期电力负荷预测,综合考虑负荷的历史数据和未来可能走势,在对三种灰色预测模型分析的基础上,以其预测值为解释变量,实际负荷值为被解释变量,通过最小二乘法建立多元回归方程,并通过计量经济检验,以此构造了负荷预测组合模型。将该模型应用于北京市年用电量预测中,结果表明所构造模型具有较高的预测精度,有效可行。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 预测组合模型 GM(1 1)模型 DGM(1 1)模型 灰色VERHULST模型 最小二乘法
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基于GM(1,1)-BP组合模型在炮口初速预测的应用
10
作者 于晓 魏成亮 杨起 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期179-183,共5页
炮口初速是影响火炮射击精度的重要因素,如何能够准确预测出炮口初速,把握短暂战机精确打击目标,成为研究的重要方向。以往对炮口初速的预测大多采用单一的预测模型进行预测,虽运算过程简单但是预测精度并不理想。为提高模型预测精度,... 炮口初速是影响火炮射击精度的重要因素,如何能够准确预测出炮口初速,把握短暂战机精确打击目标,成为研究的重要方向。以往对炮口初速的预测大多采用单一的预测模型进行预测,虽运算过程简单但是预测精度并不理想。为提高模型预测精度,提出在GM(1,1)、BP神经网络预测模型基础上,利用误差平方和最小原则建立组合预测模型,对炮口初速进行预测。预测结果表明组合模型预测结果精度高于其他两个单项模型。 展开更多
关键词 GM(1 1)模型 BP神经网络模型 组合预测模型 炮口初速
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基于组合预测模型的滑坡变形趋势研究
11
作者 王旭阳 张莹 《水力发电》 CAS 2024年第10期42-46,94,共6页
为实现滑坡变形的高精度预测,基于滑坡变形监测成果,先以支持向量回归、RReliefF算法、鲸鱼优化算法及Arima模型为基础,构建滑坡变形组合预测模型;再利用多重分形消除趋势波动分析和Spearman秩次检验,研究滑坡变形的多标度特征。结果表... 为实现滑坡变形的高精度预测,基于滑坡变形监测成果,先以支持向量回归、RReliefF算法、鲸鱼优化算法及Arima模型为基础,构建滑坡变形组合预测模型;再利用多重分形消除趋势波动分析和Spearman秩次检验,研究滑坡变形的多标度特征。结果表明,通过不断组合优化处理,能显著提高滑坡变形预测精度,且经外推预测,D1~D3监测点的现有速率相对更大,且预测速率较现有速率的减小幅度依次为21.61%、12.95%和6.54%,D4监测点的预测预测速率相对更大,其较现有速率的增加幅度为19.85%,说明滑坡前缘稳定性进一步趋于不利;4个监测点具有不同的分形谱宽度和大波形所占比例,但D4监测点在分形谱宽度及大波形所占比例上均为最不利;4个监测点变形的分形谱宽度均为增加趋势,且只有D2监测点的大波动所占比例为增加特征,其他监测点均为减小趋势,说明滑坡变形的波动性会更加剧烈,但大波动总体趋于减弱,只在局部为增加趋势,建议尽快进行滑坡防治处理。 展开更多
关键词 滑坡 变形监测 组合预测模型 支持向量回归 鲸鱼优化算法 多重分形消除趋势波动分析 Spearman秩次检验
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自适应粒子群支持向量机风速组合预测模型 被引量:12
12
作者 柏丹丹 和敬涵 +1 位作者 王小君 田文奇 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期792-797,共6页
提出一种优化的支持向量机风速组合预测模型,首先通过模糊层次分析法对参与组合的单项预测模型进行遴选,在当前风速样本集下自适应决策预测效果较优的单项预测模型的输出值作为支持向量机的输入,将实际风电场风速值作为支持向量机的输出... 提出一种优化的支持向量机风速组合预测模型,首先通过模糊层次分析法对参与组合的单项预测模型进行遴选,在当前风速样本集下自适应决策预测效果较优的单项预测模型的输出值作为支持向量机的输入,将实际风电场风速值作为支持向量机的输出,并采用粒子群算法优化支持向量机组合模型的参数。基于实际运营的风电场数据进行仿真分析,自适应遴选出BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络和遗传算法优化BP神经网络这4种单项预测模型参与支持向量机组合,结果表明所提方法的预测精度不仅高于单项模型,且高于线性组合预测模型和神经网络组合预测模型。 展开更多
关键词 风速预测 组合预测模型 模糊层次分析法 支持向量机 粒子群算法
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两种工况下电主轴热误差的组合预测模型 被引量:4
13
作者 雷春丽 芮执元 +1 位作者 刘军 冯瑞成 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期50-54,共5页
为了有效地提高数控机床电主轴热变形模型的预测精度,在2种典型工况下,根据电主轴结构热变形的产生机理,提出了一种基于模糊逻辑的组合预测模型.该模型综合了由自回归分析理论和灰色系统预测理论所建立的热误差模型,采用模糊逻辑选取权... 为了有效地提高数控机床电主轴热变形模型的预测精度,在2种典型工况下,根据电主轴结构热变形的产生机理,提出了一种基于模糊逻辑的组合预测模型.该模型综合了由自回归分析理论和灰色系统预测理论所建立的热误差模型,采用模糊逻辑选取权值,使各单项预测模型能够扬长避短,从而增强了组合预测模型的泛化能力.通过对电主轴热变形工况下的实验结果与计算结果的比较表明,在单项预测模型中的工况1下,灰色系统预测模型的相对误差较小(6.9%),在工况2下,自回归预测模型的相对误差较小(12.1%),而组合预测模型在2种工况下的相对误差分别为2.2%和8.9%.因此,组合预测模型具有较高的精度和较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 热误差 组合预测模型 电主轴 鲁棒性
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基于组合预测模型的露天矿高陡边坡滑坡变形研究 被引量:10
14
作者 肖海平 杨旺生 +2 位作者 肖岚 郭钟群 曹希西 《金属矿山》 CAS 北大核心 2014年第4期169-171,共3页
随着露天矿山开采规模及深度的不断扩大,致使矿山边坡变陡、变高,而形成高陡边坡,但由于地质条件以及矿山施工等因素的影响,高陡边坡经常发生崩塌、滑坡等比较严重的地质灾害。因此,为加强对露天矿山高陡边坡的变形预测,应及时研究滑坡... 随着露天矿山开采规模及深度的不断扩大,致使矿山边坡变陡、变高,而形成高陡边坡,但由于地质条件以及矿山施工等因素的影响,高陡边坡经常发生崩塌、滑坡等比较严重的地质灾害。因此,为加强对露天矿山高陡边坡的变形预测,应及时研究滑坡的变化趋势,开展滑坡预警,指导矿山生产,保障人民的生命财产安全。建立了一种能够更加有效地反映出变形体变化趋势的组合预测模型,并介绍了其建模思想及计算方法,在此基础上,依据某高陡边坡实际监测数据,将其预测结果与独立预测模型的预测结果进行分析比较,结果显示,其精度要优于独立预测模型的精度,且可靠性更高,具有较强的适用性。 展开更多
关键词 组合预测模型 灰色模型 线性回归 神经网络
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大坝安全监测的ARIMA-BP组合预测模型 被引量:11
15
作者 王成 胡添翼 +2 位作者 顾艳玲 张磊 姓海涛 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第1期20-24,共5页
研究大坝安全监测中用于预测坝体变形问题的模型,给出了一种组合模型来预测坝顶位移.单一的ARIMA模型和神经网络预测模型在预测位移问题时精度不高,分析了两种模型的原理和建立方法,利用两种模型单独对时间序列进行拟合与预测,再通过赋... 研究大坝安全监测中用于预测坝体变形问题的模型,给出了一种组合模型来预测坝顶位移.单一的ARIMA模型和神经网络预测模型在预测位移问题时精度不高,分析了两种模型的原理和建立方法,利用两种模型单独对时间序列进行拟合与预测,再通过赋予适当的权重,得到新的组合预测模型.通过某水电站工程实例分析表明,该组合预测模型结合了两种模型的优势,提高了模型的预测精度,有广泛的应用前景. 展开更多
关键词 大坝安全监测 ARIMA模型 BP神经网络 组合预测模型
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改进的组合预测模型在大坝安全监测中的应用 被引量:5
16
作者 王刚 任德记 +1 位作者 张超 周亮 《人民黄河》 CAS 北大核心 2011年第4期110-111,共2页
介绍了组合模型的基本原理,在此基础上,有针对性地对组合预测模型进行了改进,采用移动算术平均法来降低突变的影响,精确模拟时效作用提高模型的精度和预测的可靠性,并将改进的组合模型用于实际工程的安全监测。结果表明,改进的组合预测... 介绍了组合模型的基本原理,在此基础上,有针对性地对组合预测模型进行了改进,采用移动算术平均法来降低突变的影响,精确模拟时效作用提高模型的精度和预测的可靠性,并将改进的组合模型用于实际工程的安全监测。结果表明,改进的组合预测模型有较高的精度。 展开更多
关键词 组合预测模型 安全监测 大坝
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基于疫情影响的油田产量组合预测模型及其应用 被引量:3
17
作者 赵云飞 方艳君 +4 位作者 孙洪国 桂东旭 张继风 乔书江 赵玉双 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期55-60,共6页
突如其来的新冠肺炎给油田生产运行带来了极大困难,给油田产量造成了很大的不确定性,因此客观科学量化疫情对油田产量的影响及科学制定疫情应对举措显得尤为重要。在系统分析油田产量客观变化规律的基础上,及时跟踪疫情期间的产量变化情... 突如其来的新冠肺炎给油田生产运行带来了极大困难,给油田产量造成了很大的不确定性,因此客观科学量化疫情对油田产量的影响及科学制定疫情应对举措显得尤为重要。在系统分析油田产量客观变化规律的基础上,及时跟踪疫情期间的产量变化情况,按照未措施、措施、新井和三采新投注产量4部分油田产量构成,建立了疫情防控期、生产恢复期产量影响的不确定性快速预测模型。根据矿场实际和专家经验,确定了生产时率、措施实施率、新井完成率、三采新投注区块延迟率等主要影响因素,并量化各因素的影响程度,形成分解合成、协调优化的组合产量预测方法。应用此模型预测了疫情对某油田产量的影响程度,并给出了应对举措,以最大限度降低油田产量风险。 展开更多
关键词 疫情分析 产量影响系数 组合预测模型 防控举措
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短时交通流组合预测模型研究 被引量:5
18
作者 孙立光 李瑞敏 +1 位作者 董屾 陆化普 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2010年第5期874-876,881,共4页
短时交通流预测是目前智能交通领域的研究热点,文中从实际应用的角度出发,提出了用于流量和速度预测的组合预测模型.该模型包含傅里叶历史估计模型、自回归模型和邻域回归模型三个子模型.详细介绍了组合预测模型的预测机理、模型细节以... 短时交通流预测是目前智能交通领域的研究热点,文中从实际应用的角度出发,提出了用于流量和速度预测的组合预测模型.该模型包含傅里叶历史估计模型、自回归模型和邻域回归模型三个子模型.详细介绍了组合预测模型的预测机理、模型细节以及用以实现模型实时更新的迭代回归算法.该模型被实际应用到北京市道路预测预报系统中,实际预测误差不超过15%. 展开更多
关键词 组合预测模型 邻域回归 递归回归方法 离散傅立叶变换
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基于GM和BP网络的我国能源消费量组合预测模型 被引量:17
19
作者 付加锋 蔡国田 张雷 《水电能源科学》 2006年第2期1-4,共4页
利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)三种模型与BP神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明,组合预测模型获得了更为精确的预测效果,可以作为能源消... 利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)三种模型与BP神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明,组合预测模型获得了更为精确的预测效果,可以作为能源消费预测的有效工具。 展开更多
关键词 灰色模型 人工神经网络 组合预测模型 能源消费量
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基于组合模型的油轮运价指数分析与预测 被引量:9
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作者 计明军 张海燕 王清斌 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期199-204,共6页
分析原油价格对油轮运价指数的影响关系,并预测油轮运价指数发展变化趋势.本文通过Granger因果关联分析,原油价格是油轮运价指数的3阶Granger因.因此,建立了3阶ARCH模型对油轮运价指数进行了预测,预测精度在8%之内.根据油轮运价指数的... 分析原油价格对油轮运价指数的影响关系,并预测油轮运价指数发展变化趋势.本文通过Granger因果关联分析,原油价格是油轮运价指数的3阶Granger因.因此,建立了3阶ARCH模型对油轮运价指数进行了预测,预测精度在8%之内.根据油轮运价指数的自身非线性变化趋势,建立了三层BP神经网络模型预测油轮运价指数的发展趋势,精度在3%以内.为进一步提高模型的预测精度,结合ARCH预测模型和BP神经网络预测模型的特点,通过预测误差最小化模型,确定组合权重,建立了新的组合预测模型对未来油轮运价指数进行分析预测,模型的精度控制在2%以内,预测精度显著提高.此研究对油轮运价指数的预测提供了较好的方法. 展开更多
关键词 水路运输 组合预测模型 ARCH模型 BP神经网络模型 油轮运价指数
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