导读:本文包含了组合预测模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:港口物流需求,回归预测,GM(1,1)模型,组合预测模型
组合预测模型论文文献综述
吴涵,张立,刘岱,杨波[1]（2019）在《港口物流需求趋势预测方法研究——基于组合预测模型对重庆港口物流需求趋势分析》一文中研究指出港口具有社会经济发展促进效应。我国港口物流业有着巨大的发展潜力广阔的市场空间,港口物流需求预测是港口物流发展规划的重要依据。本文建立了叁种单项预测模型,鉴于单项预测模型的局限性,将建立的叁种单项预测模型进行组合,运用组合预测方法,以重庆为例,对港口物流需求进行预测。研究发现,组合预测模型稳定性比单项预测模型好,预测结果表明,到2025年期间,重庆港口物流需求将继续保持增长,增速约为9%。本研究对港口物流需求提供了一种有效的建模方法与预测手段,对我国港口物流需求预测具有一定的参考价值。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2019年09期）
王勇,许子易,张亚新[2]（2019）在《中国超大城市碳排放达峰的影响因素及组合情景预测——基于门限-STIRPAT模型的研究》一文中研究指出城市是中国碳排放的重要来源,而超大城市的碳达峰研究对国内其他城市和全国能否实现碳达峰目标具有重要的现实意义.以北京、上海、广州、深圳、天津和重庆等6个超大城市为研究对象,能源强度为门限变量,建立门限-STIRPAT模型,首先确定6个超大城市碳排放的驱动因素,然后对27种情景下的各城市碳排放达峰进行预测.研究结果表明:①人口、人均GDP和能源强度对各城市碳排放起到正向促进效应,人口的影响效应最大,其次是能源强度,人均GDP对碳排放的影响最小.②能源强度对二氧化碳排放的影响呈阶段性变化特征.③北京、上海和重庆在高能源强度下降率的情景下,已经达峰;天津、除最宽松的高-高-高情景外的广州和深圳会在2030年前实现达峰.如果能源强度以中速率下降,6个城市碳排放不能保证一定能在2030年前达峰.如果能源强度以低速率下降,6个城市均不能在2030年前达峰.本研究有利于明确超大城市碳排放的影响因素,对其他城市尽快实现碳排放达峰具有借鉴意义,为全国实现碳达峰目标提供可行的研究思路.(本文来源于《环境科学学报》期刊2019年12期）
丁珍妮,陈华友,朱家明[3]（2019）在《叁角模糊数组合预测模型及其Shapley值近似解法》一文中研究指出文章提出叁角模糊数面积型中心刻画精度,面积型散度刻画模糊程度,同时采用叁角模糊数质心横向值体现叁角模糊数的几何集中趋势。在这叁个指标的基础上,提出叁角模糊数预测有效度的概念,建立一种新的基于叁角模糊数的预测有效度最优的组合预测模型。由于目标函数不具有可微性,给出了模型权重系数的Shapley值的近似求解方法。实例分析表明该方法对于提高组合预测有效度效果显着。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年24期）
周东良,邓红卫,秦秀合,张维友,王兴生[4]（2019）在《基于组合赋权和有限区间云模型的岩爆预测二维评判》一文中研究指出岩爆是地下金属矿山和深埋地下工程中的地质灾害之一,其发生是一个多因素协同作用的结果。针对岩爆预测往往具有模糊性、随机性以及指标等级呈有限区间分布等问题,选取单轴抗压强度与抗拉强度比σc/σt、切向应力与单轴抗压强度比σ/σc、弹性变形能指数Wet和岩石完整性系数Ks构建评价指标体系;通过博弈论确定组合权重,计算有限云模型数字特征组生成云图,实现岩爆烈度等级与指标之间的不确定性与随机性映射;计算岩爆烈度的等级综合确定度,并根据最大隶属度原则确定岩爆等级;引入模糊熵E作为岩爆预测的二维评判系统,反映岩爆预测结果的复杂程度。研究结果表明:该模型应用于岩爆预测是切实可行的,可直观、快速反映岩爆烈度等级,从而可为岩爆预测和类似的工程问题提供一种新的解决途径。(本文来源于《矿业研究与开发》期刊2019年12期）
耿立校,张永杰[5]（2019）在《基于ARIMA-GRNN组合模型的汽车零部件需求预测研究》一文中研究指出单一的预测方法难以准确预测市场需求趋势,通过构建ARIMA-GRNN组合需求预测模型提高预测精确度:首先利用ARIMA预测出每月需求数并计算出每月实际需求数与每月预测需求数的误差值,再利用GRNN神经网络对误差值进行函数逼近与拟合,将拟合值对ARIMA预测值进行修正后的结果即为最终预测值。性能评估显示组合模型可以较好帮助汽车零部件企业提高市场预测精度。(本文来源于《物流科技》期刊2019年12期）
李广源,花向红,韩浩然,续东[6]（2019）在《一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型》一文中研究指出根据高铁沉降监测和预测特点,提出了一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型,给出了组合高铁沉降预测模型实施步骤。通过某一高铁沉降监测数据,对单一模型和组合模型预测进行分析比较,结果表明,采用变系数组合模型求出的预测值精度更高。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年06期）
郑洋洋,白艳萍,续婷[7]（2019）在《基于SARIMA-SVR组合模型的空气质量指数预测》一文中研究指出空气质量指数(AQI)在波动中既具有整体的时间序列线性特征和明显的季节性波动周期,又具有多种因素影响的不确定性,为了提高AQI的预测精度,基于Ri386 3.3.3和Matlab R2014a两种编程软件,提出了一种同时具有线性和非线性的复合特征的时间序列预测模型——SARIMA-SVR组合模型。以太原市2014年1月—2019年7月的AQI月均值数据为基础,利用SARIMA时间序列模型进行线性预测,利用SVR模型对残差进行非线性预测,加和得到组合预测模型的预测结果,分析比较SARIMA,SVR和SARIMA-SVR这3种模型的预测结果和平均绝对百分比误差。结果表明,组合预测模型发挥了2种模型各自的优势,相较于单一预测模型的预测结果而言,其预测精度更高,稳定性更好。通过此模型得到的空气质量预测结果不仅可为人们的日常生活提供指导,而且可为大气污染的防治工作提供科学依据和借鉴意义。(本文来源于《河北工业科技》期刊2019年06期）
丁勤祥,陶志富,葛璐璐,赵勤[8]（2019）在《基于L1范数的IOWGA算子的区间组合预测模型》一文中研究指出为提高区间值时间序列的预测精度,文章提出了基于L1范数的IOWGA算子的区间组合预测模型。把区间中心和区间半径作为出发点,在IOWGA算子的基础上,将L1范数与区间组合预测模型相结合,避免了预测误差"放大"或"缩小"的效应和可能出现的区间数的左端点大于右端点的情况,并且克服了各单项预测方法取固定权系数的缺陷。并通过实例分析对比,考虑了中心和半径非等权时的情况,结果表明:该模型可以显着提高预测的精度。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年22期）
赵洋[9]（2019）在《基于IOWA的在线英语教学学习人数组合预测模型》一文中研究指出针对英语教学在线学习人数单一预测模型存在预测精度低和误差大的缺点,在SVM、指数平滑和BP神经网络模型的基础上,提出一种基于IOWA算子的在线英语教学学习人数预测的组合模型。选择我国2002～2017年英语教学在线学习人数为研究对象,进行实证分析。结果表明,组合模型预测绝对误差和相对误差的平均值为10.682 9万人和3.43%,分别优于SVM的11.428 6万人和3.98%、BP神经网络的13.616 7万人和39.75%以及指数平滑的61.685 7万人和7.22%,由此验证了提出的算法相对单一预测模型具有更高的精度,可以推广到其他领域,解决其他类似的问题。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2019年11期）
付云辉[10]（2019）在《基于组合理论的页岩气藏产量预测模型研究》一文中研究指出页岩气藏低孔低渗的特性使得传统Arps递减曲线并不适用于页岩气藏产量递减预测。为解决Arps递减模型存在的问题,在调研国内外文献的基础上,分析适用于页岩气藏产量递减的PEL、Duong和YM-SEPD模型,根据组合理论提出一种优化页岩气藏产量预测的组合预测模型。通过实例计算,组合模型的预测精度明显高于单模型预测结果,平均相对误差仅为9.2%,可用于页岩气藏产量预测。(本文来源于《江汉石油职工大学学报》期刊2019年06期）
组合预测模型论文开题报告
（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：
城市是中国碳排放的重要来源,而超大城市的碳达峰研究对国内其他城市和全国能否实现碳达峰目标具有重要的现实意义.以北京、上海、广州、深圳、天津和重庆等6个超大城市为研究对象,能源强度为门限变量,建立门限-STIRPAT模型,首先确定6个超大城市碳排放的驱动因素,然后对27种情景下的各城市碳排放达峰进行预测.研究结果表明:①人口、人均GDP和能源强度对各城市碳排放起到正向促进效应,人口的影响效应最大,其次是能源强度,人均GDP对碳排放的影响最小.②能源强度对二氧化碳排放的影响呈阶段性变化特征.③北京、上海和重庆在高能源强度下降率的情景下,已经达峰;天津、除最宽松的高-高-高情景外的广州和深圳会在2030年前实现达峰.如果能源强度以中速率下降,6个城市碳排放不能保证一定能在2030年前达峰.如果能源强度以低速率下降,6个城市均不能在2030年前达峰.本研究有利于明确超大城市碳排放的影响因素,对其他城市尽快实现碳排放达峰具有借鉴意义,为全国实现碳达峰目标提供可行的研究思路.
（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。
组合预测模型论文参考文献
[1].吴涵,张立,刘岱,杨波.港口物流需求趋势预测方法研究——基于组合预测模型对重庆港口物流需求趋势分析[J].价格理论与实践.2019
[2].王勇,许子易,张亚新.中国超大城市碳排放达峰的影响因素及组合情景预测——基于门限-STIRPAT模型的研究[J].环境科学学报.2019
[3].丁珍妮,陈华友,朱家明.叁角模糊数组合预测模型及其Shapley值近似解法[J].统计与决策.2019
[4].周东良,邓红卫,秦秀合,张维友,王兴生.基于组合赋权和有限区间云模型的岩爆预测二维评判[J].矿业研究与开发.2019
[5].耿立校,张永杰.基于ARIMA-GRNN组合模型的汽车零部件需求预测研究[J].物流科技.2019
[6].李广源,花向红,韩浩然,续东.一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型[J].测绘地理信息.2019
[7].郑洋洋,白艳萍,续婷.基于SARIMA-SVR组合模型的空气质量指数预测[J].河北工业科技.2019
[8].丁勤祥,陶志富,葛璐璐,赵勤.基于L1范数的IOWGA算子的区间组合预测模型[J].统计与决策.2019
[9].赵洋.基于IOWA的在线英语教学学习人数组合预测模型[J].微型电脑应用.2019
[10].付云辉.基于组合理论的页岩气藏产量预测模型研究[J].江汉石油职工大学学报.2019