原创《基于独有信息量的IOWA算子组合预测模型应用与评价》
该文是关于预测模型相关论文参考文献范文和信息量和算子和IOWA有关论文参考文献范文。
摘 要：传统的组合预测方法对各单一预测模型在不同时刻点赋予相同的权重,而不同时刻点预测精度时高时低,各时刻点赋予相同权重显然是不科学的.基于此缺陷,本文提出了基于独有信息量的IOWA 算子组合预测模型.以黑龙江省农机总动力为原始数据,用Eviews5.0 求出各单一模型的拟合值,提取各单一模型的独有信息量,将基于独有信息量的IOWA 算子组合预测模型与Shapley 值法和信息熵相比较,经过评价后得出,本文所提出的方法拟合精度更高、验证误差更小；最后用此模型预测黑龙江2011-2015 年的农机总动力的拥有量.
关键词：独有信息量 IOWA 算子 组合预测模型
组合预测是指利用各种单项预测方法的结果,经计算后赋予不同预测方法适当的权重,以加权平均的形式得出组合预测模型.各单一预测方法在有的时刻点预测精度高,有的时刻点预测精度又较低,因此,在各个时刻点赋予相同的权重显然是不科学的.基于此缺陷,本文按照各单一预测方法在不同时刻点所提供的信息量高低引进了诱导有序加权平均算子,简称IOWA 算子,并用实例证明基于独有信息量的IOWA 算子组合预测方法比传统的组合预测更能提高预测精度.
一、单一预测模型独有信息量的计算
组合预测误差产生的原因在于组合预测所提供的信息量低于预测对象所需要的信息量,而组合预测提供的信息量又是对单一预测模型信息量的加权平均.李春生(2003）在进行误差原因分析时首次提出了信息量、独有信息量和公有信息量的概念,本文在此基础上将从集合角度计算出各单一预测模型在各时刻点所提供的独有信息量.
三、组合预测模型拟合精度的评价指标
组合预测模型确定后如何来评价各组合预测模型的拟合精度成为关键性的问题,为了反映本文所提出的基于独有信息量IOWA 算子组合预测模型的有效性,特从不同角度,选出如下几种评价指标（计算值越小拟合效果越好）.
四、实例分析
黑龙江省是我国的农业大省,也是农业机械化大省.近年来,为了进一步加快了农机化发展步伐,每年财政投入数千万元专项用于更新、改造农机具,全省农村农民购买农机具出现热潮,这对推动全省经济发展具有重要意义,因此做好全省的农机总动力的拟合及预测工作显得尤为重要.受排版篇幅的限制,1,2,3 分别代表无季节性Holt-Winters 模型、状态空间模型、ARIMA 模型三个单一预测模型,根据Eviews5.0 软件拟合值见表1 所示.
需要注意的是,在传统的组合预测模型中如果出现某个单一预测模型的权系数为1,其他单一预测模型的权系数为0 的情况,其意思是指组合预测拟合值（或预测值）就是某个单一预测模型的拟合值（或预测值）.但在IOWA 算子的组合预测中,其意思是指组合预测拟合值（或预测值）就是各时刻点按信息量大小排序后所对应的拟合值（或预测值）.可见,两者的实际含义不一样.
为证明本文所提出的基于独有信息量IOWA 算子的组合预测模型的有效性,特以Shapley 值法和信息熵权法作为传统组合预测方法的代表,两者的计算步骤和公式参见文献[2] 和[3].经计算可得：基于shapley 值法的组合预测模型t t Y Y1 1t 2 3 R 等于 0.3678Y + 0.3161 + 0.3161 ,基于信息熵权法的组合预测模型t t Y Y2 1t 2 3 R 等于 0.2300Y + 0.3903 + 0.3797 ,两者的拟合值如表1 所示.
根据式（8）至（10）计算可得,各模型的拟合精度如下表2 所示.
从表4 可看出,黑龙江农机总动力的拥有量将会呈现递增的趋势,在2015 年全省的农机总动力将会达到4815.20 万千瓦,说明黑龙江全省的农业产值都将会呈递增趋势.
五、结论
本文利用Eviews5.0 软件求出各单一模型的拟合值；对单一预测模型提供的信息量进行探讨,计算出各单一模型提供的独有信息量,提出了基于独有信息量的IOWA 算子组合预测模型；通过拟合区间和验证区间的求取,得出基于独有信息量的IOWA 算子组合预测模型相对于传统的组合预测模型（Shapley 值法和信息熵权法）而言,拟合精度要高,验证区间相对误差要小；最后用此模型预测黑龙江省2011-2015 年的农机总动力数据,为黑龙江全省的农业生产做好科学的指导.
预测模型论文参考资料：
此文评论：本文是关于对写作信息量和算子和IOWA论文范文与课题研究的大学硕士、预测模型本科毕业论文预测模型论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料有帮助。
