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组合预测模型在四川省工业经济效益预测中的应

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本文摘要:季度产业经济效应综合指数具有快速增长和波动性的双重趋势,首先对该指标建立GMDH自回归模型及AC模型,然后以大于误差平方和的多元回归方法为基础,对各单一模型的预测值展开人造,得到拟合模型。将集团预测结果与产业经济效果综合指数实际值和GMDH、AC单一模型的预测结果进行比较。在产业经济效果预测中,进一步体现了集团预测模型的优势。 因此,为产业经济效益的预测获得了行之有效的方法。

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季度产业经济效应综合指数具有快速增长和波动性的双重趋势,首先对该指标建立GMDH自回归模型及AC模型,然后以大于误差平方和的多元回归方法为基础,对各单一模型的预测值展开人造,得到拟合模型。将集团预测结果与产业经济效果综合指数实际值和GMDH、AC单一模型的预测结果进行比较。在产业经济效果预测中,进一步体现了集团预测模型的优势。

因此,为产业经济效益的预测获得了行之有效的方法。1 GMDH自回归模型原理GMDH是乌克兰科学院A.G.Ivakhnenko院士1967年首次明确提出的,为了在Adolf Mueller等德国科学家的合作下取得巨大发展,现已沦为有效而简单的数据挖掘工具。

自组织建模过程基本上是寻找和确认系统定制复杂性模型的过程。处理的对象是多个输出变量,这些输出变量是闭合系统,例如一个或多个输入变量中包含的变量之间的关系。将各输出变量相互融合,生成大量候选模型集,通过外部指导方针投票确定多个拟合模型,然后重新融合,获得下一代。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),成功)新创建的模型会重复这么多,直到没有比上一代更出色为止。

最后第二代的拟合模型是我们正在寻找的拟合复杂性模型。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),成功)GMDH是在神经网络和计算机科学快速发展的基础上产生和发展起来的。

与生物神经网络一样,自身组织建模方法将黑匣子思想、生物神经元方法、归纳法、概率论、Godel数理逻辑等有机融合在一起,构建了自动控制和模式识别理论的统一。2 AC模型原理2.1选择模式的生成 n个经过仔细观察的相同实际值M维序列XT={x 57351t,XMT }(T=1,2, n),一个模式由包含I行开始的K的表定义,是所有可能的选择模式PK (I)根据任务的不同,参考模式可以是任何特定模式。AC算法将相似模式的连续函数组用作参考模式的发展状态,因此,用这种方法展开预测时,需要使预测区间成为参考模式的连续函数。

因此,在预测开始前,采用PR=PK (N-K 1)作为参考模式,以及最近的未知模式。根据2.2选择模式转换的工作原理,对于长度为K的参考模式,数据样本可能具有一个或多个长度为K的相似模式。但是,由于系统是动态的,不同时期相似的模式可能会有不同的平均值和标准差。

x * 57351,I j=ai 0l ai 57351l,j=0,1,,K-1;I=1,2,,N-K 1;L=1,2,,M参数AI OL可以解释为与参考模式相似的模式PK (I)之间的状态差异,参数AI 1L被认为是未确认的因素。参考模式的相应数据x 574j (I=n-k 1,n-k 2,N;基于J=1,2, M),对每个选择模式PK (I)将未知加权AI OL、AI 1L估计为大于平方的乘积,得出用作计算出的模式相似性度量的误差平方和。2.3相似模式选择此阶段的主要目的是识别模式形状之间的相似性。这称为模式相似性。

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要根据步骤(2)测量转换的选择模式PK (I)参考模式PR的相似性,必须测量两种模式下具有M个系统变量的K个州观察之间的距离。通常,第一选择模式和参照模式之间的距离可以定义为: di=1k 1k-1j=0mr=1x 5730j,I=j-x 5730r,n-k j12 模式相似度可以用距离来衡量。第一种模式与参考模式的接近度si定义如下: si=1/di 距离值越大,模式接近度越小。

计算出模式相似性后,可以根据相似性大小选择相似性模式。2.4为了获得预测,可以展开类似模式的连续函数来了解预测。与一般的参数模型相比,在对输入变量进行预测时,AC算法不需要提前预测输出变量的发展趋势或进行假设。也就是说,预测是从几乎完全一致的数据中获得的,是有确定意义的预测。

这也是比一般预测方法更高的特点。三人预测模型所谓的人群预测是将不同的预测方法展开到必要的人群中,综合各种方法获得的简单信息,最大限度地提高预测准确度。

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2003年诺贝尔经济学奖获得者、美国加利福尼亚大学C.Granger教授对人造预测的评价是:“人造预测得到了一个更好的预测的简单方法。”针对产业附加值预测问题提出了M个预测模型,针对目标变量的预测值分别为f1 (t)、F2 (t) l fn (t)、人力集团预测模型为f 570(t)= ni=1 ifi (t),其中C是常数,1,2,3,L,N是各种个别预测方法的预测值在组预测中所占的权重。常数C和加权I (I=1,2,n)的确认大于平方原理,预测值和实测误差的平方和大于。4现代科学分析4.1人组预测结果及误差分析 2007年第一季度至2007年第四季度的GMDH模型和AC模型的相关数据必须用人组预测的线性模型代替,才能获得人组预测的权重。

在该组预测模型中,预测的误差平方和较大, 1=4.979, 2=-7.019,c=482.877 结果GMDH和AC预测模型及人群预测模型的相对误差可从原表1获得。从表1可以看出,人造预测后模型的相对误差大幅增加,模型的相对误差也在3%以内,属于宏观经济预测可以接受的误差范围。五末论文讨论了GMDH自回归模型和AC模型在产业经济效应中的作用,并建立了符合两种预测模型结果的线性组合预测模型。

实例证明,人造预测取得了较好的预测效果。随着我国工业发展得比较慢,社会各界更加推崇对工业经济效益的预测工作。论文利用GMDH自回归模型和AC模型展开人造预测,该方法需要有效提高预测准确度,相对误差比单个预测模型小,更适合预测未来经济的发展。

本文明确提出的用人造预测方法开展工业经济效果的预测已经在四川省得到应用。实践证明,这种人造预测方法的预测效果非常好。


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