1) optimization combinational predication model
优选组合预测模型
1.
In order to solve the problem of which negative weight often occurs in the past combinational predication models, this paper presents the ANN optimization combinational predication model.
针对以往的组合预测模型中,最优权重不能保证非负性的问题,引入了神经网络优选组合预测模型。
2) optimization combination forecasting
优选组合预测
1.
The article introduced grey theory model,grey new information and equal dimensional model,flexible coefficient method and exponential forecasting model in non-liner regression,and introduced a new method-optimization combination forecasting model to forecast medium-long term power load.
文章介绍了用于中长期负荷预测的灰色理论模型以及灰色等维新息模型、弹性系数法与非线性回归中的指数预测模型,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法——优选组合预测模型。
3) prediction model of combinatorial optimization
组合优化预测模型
1.
On the basis of study on the prediction model of combinatorial optimization, it is put forward that the prediction model is the theoretical foundation to increase prediction precision and the genetic algorithm based on real number code can be used to get the optimum combination solution.
在组合优化预测模型的研究基础上,给出了组合优化预测模型提高预测精度的理论依据,并应用基于实数编码的遗传算法对模型求取最优组合解,通过对实际生产数据的拟合结果分析表明,本文的求解方法是可行的,具有较好的预测能力。
4) combination Optimized Grey Model
组合优化灰色预测模型
5) combined model prediction
组合模型预测
6) combination prediction model
组合预测模型
1.
The aim of this research is to find a combination prediction model which can both get better precision results and avoid taking too many parameters.
以华北某市1986～2000年各季度的降尘月均值监测数据为例,采用最优化理论,对大气质量的中长期数值预测方法进行组合研究,并与一些单一预测方法结果进行对比,旨在寻找既可以达到较高的精度要求又可以避免应用大量参数的组合预测模型。
2.
This paper analyzes the basic principle of optimal weighted combination prediction model,presents a combination forecasting model of difference model and attenuation memory least-squares algorithm,and applies the method to the real-time flood forecasting.
最优组合预测模型具有最大信息利用原则和最小均方误差原则的特点,因而被广泛地运用在预报上。
补充资料：回归模型预测法
回归模型预测法
【回归模型预测法】简称“回归预测法”，以定量研究变量间相关关系的回归方法为基础的预测方法。基本思路是:通过样本信息，分析预测对象与有关因素之间的总体相关关系，设定适当的数学模型(称为总体回归模型)将这种相关关系的类型表达出来;然后再利用样本信息，运用参数估计法，建立反映预测对象与主要相关因素之间总体关系的样本回归模型;进行必要的检验;最后根据已建立并通过检验的样本回归模型，来预测研究对象的未来状况。其中，在预测之前所做的那些工作，包括模型设定、参数估计和模型检验，统称为回归分析。由回归方法建立起来的数学模型，就称为回归模型。它一旦用于预测，又可称为预测回归模型。回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型，也可分为一元回归模型和多元回归模型。回归预测法，有比较严密的理论基础和较成熟的计算分析方法，如果模型建立得当，则可得到比较精确的预测结果。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条