基于相关系数的IOWGA算子组合预测模型

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1、篱熬篱期运筹与管理一.19,No4194Vol19No.4篱rt.卷第期惩寿与官埋·,2010年8月-jOPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEAug.2010一一一—————————————————————————————————————————————————————————————一基于相关系数的IOWGA算子组合预测模型丁子千,汪晶瑶,周礼刚,陈华友(安徽大学数学科学学院。安徽合肥230039)摘要:本文将相关系数和IOWGA算子相结合,提出一种基于相关系数的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念,最后通过对我国

2、税收收入进行组合预钡5说明该组合预测方法的有效性和合理性。关键词:组合预测;优性组合预测;相关系数;IOWGA算子中图分类号:F201文章标识码:A文章编号:1007—3221【20LO)04—0045·06TheCombinationForecastingModelBasedontheCorrelationCoefficientandInducedOrderedWeightedGeometricAveraging(IOWGA)OperatorDINGZi.qian.WANGJing—yao,ZHOULi·gang,CHENHua。you(SchoolofMathematic

3、alSciences,ArrhttiUniversity,nffei230039,China)Abstract:Inthispaper,anewcombinationforecastingmodelisproposedbasedonthecorrelationcoefficientandinducedorderedweightedgeometricaveraging(toWCA).Inthemeantime,theconceptofsuperiorcombinationforecastingisputforward。Finally,theapplicationofthisco

4、mbinationforecastingmodeltothetaxrevenueofChinarevealsitseffectivenessandfeasibility.Keywords:combinationforecasting;supei'iorcombinationforecasting;correlationCOefficient;/OWGAoperator0引言自从1969年Bates和Granger首次提出组合预测方法¨1以来,组合预测方法在各个领域也得到了广泛应用m7I,越来越多的学者也开始关注组合预测方法的研究,并取得了许多喜人的成果¨川。各种不同的组合预测

5、方法中,实际应用和理论研究最多的是最小方差方法。且传统的组合预测模型绝大多数是从改善某种拟合误差角度建立的,相关系数也是反映预测精度的一个新指标,为此文献[10]和文献[11]提出了基于相关系数的组合预测方法。文献[12]提出了一种诱导有序加权平均(10而)算子,这是一种通过诱导值将决策结果进行算术加权集成的方法。现有传统的组合预测方法是按着单项预测方法的不同而赋予不同的加权平均系数,同一个单项预测方法在样本区间上各个时点的加权平均系数是不变的。实际上就同一个单项预测方法而言,它在不同时刻的表现可能不相同,即在某个时点上预测精度较高,而在另一时点上预测精度较低。为此文献收疆日

6、期:2009-02一17基金项目:国家自然科学基金项目(70571001);教育部大学生实验性创新项目(081035703);安徽省优秀青年科技基金项目(08040106835);安擞省自然科学基金项目(070416245);安徽高等学校省级教擘研宄项目(2007jyxml77);安徽大学青年科学研究资助项目(2009QN022B);安徼省高校青年教师t-r,项目(2007jql017。2008jqll28)作者简介:丁子千(1988.),男,硕士研究生,研究方向:统计与于噩测;汪晶瑶(1988-).-k,硕士研究生t研克方向:顸镄4与凌策;用札刚(1980.)。男,博士研究

7、生。讲师,研究方向:预洲与凌策这筹与管理。46运筹与管理2010年第19卷[13]建立了基于IOWA算子的组合预测模型,通过每个单项预测方法在样本区间上各个时点的拟合精度的高低按顺序进行赋权。文献[14]将相关系数和IOWA算子相结合,提出了一种基于相关系数的IOWA算子的最优组合预测模型。文献[15]提出了一种有序加权几何平均(OWGA)算子。文献[16]提出了一种诱导有序加权几何平均(10WGA)算子,并建立了基于10WGA算子的组合预测模型。本文试图将相关系数指标和10WGA算子相结合,以预测精度

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