导读:本文包含了组合筛选模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:组合,模型,负荷,相关性,多维,模糊,数模。
组合筛选模型论文文献综述
王自成,朱家明,陈华友[1]（2019）在《基于逐步回归筛选的回归组合预测模型》一文中研究指出组合预测方法能有效集成各个单项预测方法的信息,因而在预测实践中有广泛的应用。组合预测模型中单项预测方法的筛选是一个重要的研究问题。文章从统计的观点出发,提出了基于逐步回归筛选的回归组合预测模型。该方法利用回归系数对应的p值来逐步筛选单项预测方法,直至建立回归组合预测模型。利用人口数据进行了实例分析,结果表明:与现有的组合预测方法进行对比,筛选后的回归组合预测方法有更高的预测精度。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年17期）
彭虹桥,顾洁,宋柄兵,马睿,时亚军[2]（2018）在《基于多维变量筛选-非参数组合回归的长期负荷概率预测模型》一文中研究指出长期负荷预测是电网规划及电力市场中长期交易的基础。针对长期负荷受多维因素驱动、不确定性强的特点,提出了非参数组合回归的长期负荷概率预测模型。通过Granger因果分析对驱动负荷长期发展的多维变量进行初步筛选;为提高预测精度,基于逐步平均组合将筛选后的变量集进行非参数组合回归建模,在实现最优组合模型的同时综合各变量对长期负荷的动态驱动;基于随机变化率对最优组合模型包含的多维变量进行不确定性建模,并应用于长期负荷概率预测,获得长期负荷10%、50%、90%分位点值。算例分析结果表明,非参数组合回归模型不仅精度较高,且结合多维变量不确定性建模能实现长期负荷概率预测。(本文来源于《电网技术》期刊2018年06期）
刘丹,李战江,郑喜喜[3]（2018）在《基于WOE-Probit逐步回归的信用指标组合筛选模型及应用》一文中研究指出依次使用证据权重法(WOE)、逐步回归法、Probit模型的系数显着检验法对信用评价指标进行叁轮筛选,构建了一套精简且区分违约状态能力强的信用评价指标叁重组合筛选模型,并以某商业银行信贷数据库中的782个微型企业样本进行了应用分析.通过ROC曲线对构建的评价指标体系进行检验,得到AUC值为0.9472,表明了基于WOE-Probit逐步回归的信用指标组合筛选模型的合理性.通过与WOE-Logistic逐步回归作对比,得到基于WOE-Probit逐步回归的信用指标组合筛选模型的AUC值大于基于WOE-Logistic逐步回归的信用指标组合筛选模型的AUC值,表明方法的优越性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2018年02期）
吴登生,李建平,孙晓蕾[4]（2017）在《考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选研究》一文中研究指出针对组合预测过程中单项模型筛选难以刻画模型之间相关性的问题,采用模糊测度和模糊积分来刻画模型的相关性,并对单项模型预测结果进行集成,进而提出一种考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选方法.采用2可加模糊测度来刻画不同模型之间的相关性,并利用Choquet积分依据模糊测度值,将单项模型的预测值集成起来,形成组合预测结果.在这个组合预测过程中,采用基于模糊测度定义的Shapley值和交互作用指标来对单项模型进行筛选.为了验证文章提出的考虑模型相关性的组合预测单项模型筛选方法的有效性,选择软件工程领域的软件成本估算问题进行算例分析,选择基于案例推理方法(CBR)、最小二乘回归(OLS)、支持向量回归机(SVR)、分类回归树(CART)、人工神经网络(ANN)等数据驱动模型作为软件成本组合预测过程中的单项模型.选择常用的Desharnias数据库来验证模型的有效性.实证结果表明文章提出的单项模型筛选方法是一种有效方法,经过筛选后的组合预测模型能有效提高软件成本估算的精度,此外,研究结果还表明组合估算过程中最重要的模型(Sharply值最大)并不是估算精度最高的模型,即单个模型的重要性与该模型的估算精度没有必然联系,说明传统的以单个模型估算精度为依据的组合预测模型存在着一定的缺陷.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2017年02期）
尹星露,肖先勇,孙晓璐[5]（2015）在《基于预测有效度和马尔科夫-云模型的母线负荷预测模型筛选与变权重组合预测》一文中研究指出预测有效度与鲁棒性是母线负荷预测面临的重要课题。基于日特征相关因素选取待预测日的相似日;从待预测日母线负荷真值未知的实际出发,引入模型预测精度和预测有效度概念,研究模型有效度的转移规律,提出基于马尔科夫链和云模型的预测精度定量估计方法;基于模型综合有效度,提出组合模型筛选方法和变权重母线负荷组合预测方法。基于所提方法开发了一套母线负荷预测系统,并应用于我国某地区电网。多条母线、多时段的预测结果表明,所提方法所得预测结果的有效度高且稳定,具有预测结果准确和鲁棒性好的特点。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2015年03期）
蔡力,刘洋,朱元,王扈炜[6]（2014）在《评价筛选模型组合与最佳教练评选》一文中研究指出针对2014年国际数学建模竞赛B题关于最佳教练评选的问题,利用聚类分析进行初步筛选,并综合运用熵权法、灰色关联法来确定关联度,进而构建出一种组合评价筛选模型,完成对教练的进一步评价和筛选.通过逐步细化模型和评价指标,缩小教练筛选范围,最终完成最佳教练的确定.(本文来源于《高等数学研究》期刊2014年06期）
吴登生,李建平,孙晓蕾[7]（2014）在《考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选研究》一文中研究指出针对组合预测过程中单项模型筛选难以刻画模型之间相关性的问题,采用模糊测度和模糊积分来刻画模型的相关性,并对单项模型预测结果进行集成,进而提出一种考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选方法。在这个组合预测过程中,采用基于模糊测度定义的Shapley值和交互作用指标来对单项模型进行筛选。为了验证本文提出的考虑模型相关性的组合预测单项模型筛选方法的有效性,选择软件工程领域的软件成本估算问题进行算例分析,选择基于案例推理方法(CBR)、最小二乘回归(OLS)、支持向量回归机(SVR)、分类回归树(CART)、人工神经网络(ANN)等数据驱动模型作为软件成本组合预测过程中的单项模型。选择Desharnias数据库来验证模型的有效性。实证结果表明本文提出的单项模型筛选方法是一种有效方法,经过筛选后的组合预测模型能有效提高软件成本估算的精度,其估算精度不仅高于单个模型,还高于传统的线性组合预测模型。此外,研究结果还表明组合估算过程中最重要的模型(Sharply值最大)并不是估算精度最高的模型,即单个模型的重要性与该模型的估算精度没有必然联系,说明传统以单模型估算精度为依据的组合预测存在着一定的缺陷。(本文来源于《中国系统工程学会第十八届学术年会论文集——A02管理科学》期刊2014-10-24）
李占英,徐亮,初红霞,梅彦平[8]（2014）在《单项模型可筛选的船舶横摇组合预测》一文中研究指出提出了基于单项模型可筛选的船舶横摇运动组合预测方法.运用协整理论方法和非负约束的冗余方法对模型进行筛选,将筛选出的单项模型进行组合,并将其用于对我国某型船舶横浪航行情况的预测.预测结果表明,在预测精度及预测时长方面均好于各单项模型和未经过单项模型筛选的组合预测模型,从而验证了所提出方法的有效性和可行性.(本文来源于《控制与决策》期刊2014年07期）
陆丹丹,武同心,王建全[9]（2012）在《基于快速事故筛选的发电机负荷组合模型的研究》一文中研究指出采用电势恒定发电机模型和动态负荷模型组合,通过改变负荷模型中恒阻抗模型和感应电动机模型的组合比例,模拟了发电机6阶模型和静负荷模型(60%功率+40%恒阻抗)组合下的暂态稳定计算,并通过PSASP仿真两个算例,验证了该算法的可行性。(本文来源于《能源工程》期刊2012年04期）
金鑫,罗滇生,孙广强,张红旭,郑盾[10]（2012）在《中长期电力负荷预测模型筛选与组合方法》一文中研究指出将预测决策思想引入到中长期电力负荷组合预测中,并深入分析了现有预测模型筛选方法的优缺点,在此基础上,完善了以灰色关联度和预测有效度两类指标为基础的预测模型评价指标体系。依据提出的协调因子、综合有效性指标等概念,构造了基于综合有效性指标和模型冗余校验的预测模型筛选方法和基于综合有效性指标体系的中长期电力负荷变权组合预测模型。算例表明,文中提出的组合预测模型预测精度较高,实用性强。(本文来源于《电力系统及其自动化学报》期刊2012年04期）
组合筛选模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
长期负荷预测是电网规划及电力市场中长期交易的基础。针对长期负荷受多维因素驱动、不确定性强的特点,提出了非参数组合回归的长期负荷概率预测模型。通过Granger因果分析对驱动负荷长期发展的多维变量进行初步筛选;为提高预测精度,基于逐步平均组合将筛选后的变量集进行非参数组合回归建模,在实现最优组合模型的同时综合各变量对长期负荷的动态驱动;基于随机变化率对最优组合模型包含的多维变量进行不确定性建模,并应用于长期负荷概率预测,获得长期负荷10%、50%、90%分位点值。算例分析结果表明,非参数组合回归模型不仅精度较高,且结合多维变量不确定性建模能实现长期负荷概率预测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
组合筛选模型论文参考文献
[1].王自成,朱家明,陈华友.基于逐步回归筛选的回归组合预测模型[J].统计与决策.2019
[2].彭虹桥,顾洁,宋柄兵,马睿,时亚军.基于多维变量筛选-非参数组合回归的长期负荷概率预测模型[J].电网技术.2018
[3].刘丹,李战江,郑喜喜.基于WOE-Probit逐步回归的信用指标组合筛选模型及应用[J].数学的实践与认识.2018
[4].吴登生,李建平,孙晓蕾.考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选研究[J].系统科学与数学.2017
[5].尹星露,肖先勇,孙晓璐.基于预测有效度和马尔科夫-云模型的母线负荷预测模型筛选与变权重组合预测[J].电力自动化设备.2015
[6].蔡力,刘洋,朱元,王扈炜.评价筛选模型组合与最佳教练评选[J].高等数学研究.2014
[7].吴登生,李建平,孙晓蕾.考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选研究[C].中国系统工程学会第十八届学术年会论文集——A02管理科学.2014
[8].李占英,徐亮,初红霞,梅彦平.单项模型可筛选的船舶横摇组合预测[J].控制与决策.2014
[9].陆丹丹,武同心,王建全.基于快速事故筛选的发电机负荷组合模型的研究[J].能源工程.2012
[10].金鑫,罗滇生,孙广强,张红旭,郑盾.中长期电力负荷预测模型筛选与组合方法[J].电力系统及其自动化学报.2012
论文知识图
