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  1. 组合预测模型在成都房地产价格中的应用

  2. 房地产系统是个复杂的系统。在它的 发展中受到宏观和微观多种因素的影响。 这让作为房地产系统发展情况主要反映的 房地产价格的预测变得困难。在房地产价 格的研究中．不同的学者从不同的角度建 立了不同的经济计量模型，例如灰色模型、 灰色一马尔科夫预测模型、层次分析模型、 N次多项式模型等对房地产的价格进行了 模拟和预测．目前预测成都房地产价格的 只有灰色一马尔科夫预测模型。但是由于 单一模型的假设条件及适用范围存在这样 或那样的局限性，使用单一的预测模型往 往使许多有用的经济信息得不到有效的利 用。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-08-01
    • 文件大小：328kb
    • 提供者：lxp10114

  1. 基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型研究

  2. 基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型。 首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-10-23
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：fanxingrong

  1. 世界粮食消费量的组合预测模型

  2. 世界粮食消费量的组合预测模型，邢燕，王捷浩，本文用灰色—神经网络组合预测模型对世界粮食消费量进行了精确预测，实例证明该方法能够有效的提高预测精度，是一种实用性强且误

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-14
    • 文件大小：635kb
    • 提供者：weixin_38520437

  1. 基于经验模式分解的股指组合预测模型

  2. 基于经验模式分解的股指组合预测模型，张文凤，黄薇，股指预测是金融时间序列研究中的重点问题与难点问题，其在理论及实践领域均有重要意义。本文将股指数据视为一种由多信号叠加而成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-24
    • 文件大小：473kb
    • 提供者：weixin_38550334

  1. 基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型_张学清 (1).pdf

  2. 该文提出一种经验模态分解(empirical modedecomposition，EMD)–样本熵(sample entropy，SE)和极端学习机(extreme learning machine，ELM)相结合的风电功率超短期预测方法。该方法首先利用EMD-SE 将风电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列；其次利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine，LSSVM) 、极端学习机和经原始岭回归(primal ridge re

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-02-14
    • 文件大小：373kb
    • 提供者：SparkQiang

  1. 熵法确定权重的地基沉降组合预测模型

  2. 熵法确定权重的地基沉降组合预测模型，刘玉成，，分析了目前各种沉降预测模型具有表达形式复杂、参数较难取得等缺点，用熵权法组合了在沉降预测中常用的指数和双曲线模型，建立了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：275kb
    • 提供者：weixin_38686153

  1. 基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型

  2. 基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型，王江满，张艳菊，由于突发性事件预测过程中往往存在研究样本数据少或者数据缺失的情况，基于分类器集成技术，建立DCESM模型弥补数据缺失的不足，再�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：199kb
    • 提供者：weixin_38612139

  1. 一种改进的组合预测模型在猪瘟月新发生次数中的应用

  2. 一种改进的组合预测模型在猪瘟月新发生次数中的应用，毛泽强，焦桂梅，对猪瘟月新发生次数的定量预测可以为有关部门提供依据,使其针对猪瘟发病风险采取有效的防控措施,最大限度的减少我国生猪养殖业的�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-29
    • 文件大小：939kb
    • 提供者：weixin_38518376

  1. 基于变权法的煤炭市场价格动态组合预测模型

  2. 基于变权法的煤炭市场价格动态组合预测模型，梁明，李肖君，煤炭市场价格变化随机性强，受外界影响因素多，准确预测难度较大。本文建立了基于GM(1,1)灰色系统预测模型、指数平滑模型、BP神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-16
    • 文件大小：211kb
    • 提供者：weixin_38679839

  1. 基于小波包去噪的股价组合预测模型

  2. 基于小波包去噪的股价组合预测模型，池贝，牛明飞，本文的目的是检验基于小波包去噪和BP模型、ARMA模型、ES模型的组合模型对股价预测的有效性。选取的数据是中国建设银行2010年-2012年三�

  3. 所属分类：其它

  1. 基于BP神经网络的短时交通流组合预测模型

  2. 基于BP神经网络的短时交通流组合预测模型，杜文斌，程铁信，短时交通流预测一直是交通预测的重点与难点，针对短时交通流数据复杂的时空特性，充分考虑了短时交通流数据的连续时点和连续日期

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：329kb
    • 提供者：weixin_38665490

  1. 基于粗糙集的粮食产量SVM非线性组合预测模型

  2. 基于粗糙集的粮食产量SVM非线性组合预测模型，袁玉萍，安增龙，针对粮食产量预测问题，引入支持向量机智能优化算法以及组合预测技术。利用基于粗糙集理论的权系数确定方法，将权系数确定问题转

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：320kb
    • 提供者：weixin_38720997

  1. 基于灰色组合预测模型的宁夏万元GDP 用水量预测

  2. 基于灰色组合预测模型的宁夏万元GDP 用水量预测，程小娟，唐莲，本文基于灰色系统理论，建立了灰色GM（1，1）预测模型和Logistic方程灰色预测模型相结合的灰色组合预测模型，对区域万元GDP用水量进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-09
    • 文件大小：370kb
    • 提供者：weixin_38702726

  1. GM-BP串联组合预测模型在滑坡变形监测中的应用

  2. 为了提高滑坡的预测精度,通过对灰色GM(1,1)模型与BP神经网络模型各自优缺点及互补性的分析,建立了GM-BP串联组合预测模型。模型首先采用等维动态GM(1,1)模型进行初步预测,然后利用BP神经网络对初步预测的结果进行训练及仿真,通过数据的归一化处理,参数的判定选取,获得组合模型预测值。以茅坪滑坡为例,对位移进行了预测。通过数据的对比分析,发现GM-BP串联组合预测模型在短期预测精度上高于单一模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：547kb
    • 提供者：weixin_38551205

  1. 顾及数据新鲜度函数Knothe的开采沉陷最优组合预测模型及应用

  2. 针对传统组合预测模型对开采沉陷动态预测适应性差、组合权求解未顾及实测数据新鲜度的影响且求解效率低的缺点,通过实测分析和理论建模方式,研究了顾及数据新鲜度的开采沉陷组合预测模型,依据稳定性好、预测精度高、互补性好原则,该组合模型选取了GM(1,1)、三次指数平滑法、AR三元单体模型,引入顾及开采沉陷数据新鲜度的Knothe函数,基于误差平方和最小准则,构建了顾及数据新鲜度函数Knothe的开采沉陷最优组合预测模型,并提出了模型组合权求解的GA-NP算法(遗传算法-非线性规划算法)。工程应用表明,建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：425kb
    • 提供者：weixin_38706007

  1. 我国煤炭需求组合预测模型及应用

  2. 煤炭需求是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性,科学地预测煤炭需求量对于正确制定煤炭工业发展规划和优化配置煤炭资源具有重要意义。本文在对我国煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了一元回归模型、灰色预测的GM(1,1)模型和三次指数平滑模型3个单一预测模型;据此,基于二次规划法和Shapley值权重分配法分别构建了组合预测模型。实证研究结果表明,组合模型预测效果均优于单一模型,可以作为煤炭需求预测的有效工具;基于这一组合模型对我国2013—2020年煤炭需求量进行了预测,为制定未来煤炭

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：505kb
    • 提供者：weixin_38656337

  1. 通信与网络中的基于ARIMA与Elman神经网络的风速组合预测模型

  2. 摘要：近年来研究表明，组合预测方法比单一预测具有更高的预测精度。提出了一种利用改进的Elman神经网络修正ARIMA模型预测结果的短期风速组合预测模型。 　　先利用ARIMA模型对风速进行预测，其线性规律信息包含在时间序列预测结果中，非线性规律包含在预测误差中。再将ARIMA模型的预测误差及历史风速一阶差分序列作为改进的Elman神经网络输入变量，将ARIMA模型的风速预测误差作为输出变量。最后将ARIMA模型预测结果与Elman神经网络的误差预测结果叠加，得到最终修正后的预测风速。分析结果表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：267kb
    • 提供者：weixin_38733414

  1. 磷虾群算法改进的基于SVR-ARMA组合预测模型的ORP预测

  2. 磷虾群算法改进的基于SVR-ARMA组合预测模型的ORP预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：327kb
    • 提供者：weixin_38695471

  1. 基于EMD和ELM的工厂化育苗水温组合预测模型

  2. 基于EMD和ELM的工厂化育苗水温组合预测模型

  3. 所属分类：其它

  1. 基于ARIMA与Elman神经网络的风速组合预测模型

  2. 摘要：近年来研究表明，组合预测方法比单一预测具有更高的预测精度。提出了一种利用改进的Elman神经网络修正ARIMA模型预测结果的短期风速组合预测模型。 　　先利用ARIMA模型对风速进行预测，其线性规律信息包含在时间序列预测结果中，非线性规律包含在预测误差中。再将ARIMA模型的预测误差及历史风速一阶差分序列作为改进的Elman神经网络输入变量，将ARIMA模型的风速预测误差作为输出变量。将ARIMA模型预测结果与Elman神经网络的误差预测结果叠加，得到终修正后的预测风速。分析结果表明，该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：263kb
    • 提供者：weixin_38651273
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