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碳交易价格的有效预测对制定符合国情的碳金融市场政策以及碳金融市场的风险管理都具有重要意义.对此,提出一种基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测方法.首先,利用网络搜索指数提取碳价格相关的非结构化数据,基于等度量映射流行学习对其进行降维;然后,对降维后的非结构化数据、其他影响因素结构化数据、碳交易价格分别进行经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD),得到不同个数的本征模函数(Intrinsic mode function,IMF),并采用Fine-to-coarse方法对IMF进行重构,得到高频序列、低频序列和趋势项;最后,利用自回归积分滑动平均模型(Autoregressive integrated moving average model,ARIMA)、偏最小二乘(Partial least squares,PLS)回归和神经网络对高频数据、低频数据和趋势项进行预测,将3种预测结果进行集成,得到最终预测值.仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效利用多源信息,具有较高的预测精度和良好的适用性. 相似文献
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针对不同直觉模糊集的隶属度与非隶属度可能存在交叉影响, 提出广义直觉模糊加权交叉影响平均(GIFWIA) 算子, 推导出其数学表达式, 研究该算子的性质, 并探讨了基于GIFWIA 算子的多属性决策方法. 通过实例表明了所提出广义算子在决策应用中的有效性, 并分析了不同参数lambda 对决策的影响. 通过灵敏度和相关比较分析, 解释了交叉影响对决策结果的影响, 表明了所提出广义算子的稳定性.
相似文献3.
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基于向量夹角余弦的区间组合预测多目标规划方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在区间组合预测领域引入向量夹角余弦方法,提出基于向量夹角余弦的区间组合预测多目标规划方法。将区间值的上下限分别看作时序向量,考虑组合预测区间值上下限的时序向量与相应实际值区间的上下限时序向量间夹角余弦,建立多目标最优化模型,并转化为单目标规划问题求解获得组合预测方法的权重。最后,通过一个具体的算例表明本文所提方法能够有效降低预测的误差。 相似文献
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针对属性值为区间灰数、属性权重部分已知的多属性决策问题,定义了方案各属性值与其相对最优属性值之间的区间灰数相离度,同时引入IOWA算子对方案属性值进行集结,建立了基于相离度准则的最优化模型,给出了各属性的权重赋权方法,从而获得方案综合评价值并对方案进行排序和择优.最后,通过一个算例验证了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
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鉴于传统的最优化组合预测模型确定权重的方法未考虑到数据中极端值的影响,存在一定的局限性。为了更好地提高组合预测的精度,提出了预测结果可容忍误差的相关概念。将其应用到每种单项预测结果及组合预测结果的效果分析中,提出了一类基于可容忍误差的最优化组合预测模型,从而确定组合预测中各单项预测方法的权重。以2016年1月4日至2018年6月12日日元兑换美元日汇率收盘价的数据为例验证了模型的可行性和合理性。结果表明,所提出的最优化模型能够有效提高组合预测的精度。 相似文献
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基于滑动窗口的一类非负可变权组合预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于结果的组合预测赋权问题,通过引入预测残差数据的变异系数和滑动窗口模型,给出一类基于滑动窗口和改进变异系数的组合预测时变权重确定方法.将传统基于预测数据层面的变异系数转移到预测残差数据层面,能有效消除传统变异系数由于数据数量级引起的数据变异程度被弱化的情况.结合滑动窗口模型,对已有的赋权方法和提出的基于改进变异系数的赋权方法进行调整,实现非时变权重向时变权重的过渡.实例分析表明,改进变异系数的有效性以及滑动窗口技术的引入能够有效提高组合预测精度. 相似文献
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