基于一阶预测有效度的IGOWLA算子模糊组合预测方法附matlab代码

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🔥 内容介绍

在经济预警、能源调度、环境监测等领域，单一预测模型常因数据波动性、系统复杂性等因素难以满足精度需求，组合预测方法由此成为提升预测可靠性的关键方向。本文聚焦一种融合一阶预测有效度与IGOWLA 算子的模糊组合预测方法，系统阐述其理论基础、构建流程与实例验证，为复杂系统的精准预测提供新思路。

一、研究背景：为何需要更优的组合预测方法？

1.1 单一预测模型的局限性

无论是时间序列模型（如 ARIMA）、机器学习模型（如 BP 神经网络）还是灰色预测模型，单一方法均存在明显短板：

• 线性模型难以捕捉数据的非线性波动（如能源消耗的季节性突变）；

• 非线性模型对小样本数据适应性差，易出现过拟合；

• 传统模型多假设数据 “确定性”，无法有效处理模糊性、随机性并存的复杂场景（如流域年径流、区域用电量预测）。

1.2 现有组合预测方法的不足

传统组合预测（如简单加权、最优加权）存在两大核心问题：

• 权重确定主观化：多依赖历史误差反推权重，忽略 “预测有效度” 的动态变化（如某模型对近期数据预测精准，但对远期数据失效）；

• 算子适配性差：常用的 OWA（有序加权平均）算子仅考虑数据排序，未结合 “诱导信息”（如预测模型的稳定性、数据可信度），难以体现不同模型的动态贡献差异。

1.3 本文方法的核心价值

本文提出的 “基于一阶预测有效度的 IGOWLA 算子模糊组合预测方法”，通过两大创新解决上述问题：

• 引入一阶预测有效度，量化模型在不同时段的 “实时预测能力”，避免权重固化；

• 采用IGOWLA（诱导广义有序加权对数平均）算子，结合诱导变量（如有效度）与对数平均特性，增强对模糊数据的处理能力，最终实现 “动态权重 + 精准算子” 的双重优化。

二、核心概念拆解：理解方法的 “三大支柱”

要掌握该组合预测方法，需先明确三个核心概念：一阶预测有效度、IGOWLA 算子、模糊组合机制，三者共同构成方法的理论基础。

2.1 支柱 1：一阶预测有效度 —— 量化模型的 “实时有效性”

⛳️ 运行结果

表2 三角模糊数的预测精度序列 u_it

t u1 u2 u3

1 0.9548 0.9982 1.0000

2 0.9783 0.9743 1.0000

3 0.9982 0.9802 0.9862

4 0.9776 0.9990 0.9674

5 0.9810 0.9986 0.9850

6 0.9834 0.9835 0.9747

7 0.9976 0.9989 0.9949

8 0.9857 0.9662 0.9686

9 0.9872 0.9881 0.9883

10 0.9636 0.9789 0.9978

11 0.9779 0.9878 0.9665

12 0.9927 0.9886 0.9871

13 0.9981 0.9784 0.9847

表3 由u_it诱导产生的序列 x_{u-index(i)}

t x1(L,M,U) x2(L,M,U) x3(L,M,U)

1 (66.30,72.50,78.70) (69.67,75.75,81.84) (69.67,75.75,81.84)

2 (67.90,74.30,80.70) (66.41,72.69,78.96) (66.41,72.69,78.96)

3 (71.76,78.64,85.53) (70.75,77.41,84.06) (71.76,78.64,85.53)

4 (74.74,81.92,89.09) (74.74,81.92,89.09) (73.98,81.06,88.15)

5 (82.13,89.21,96.30) (78.67,86.28,93.89) (82.13,89.21,96.30)

6 (83.41,91.56,99.70) (83.41,91.56,99.70) (82.68,90.74,98.80)

7 (87.15,95.72,104.30) (87.15,95.72,104.30) (87.43,95.98,104.53)

8 (94.78,104.17,113.56) (90.54,99.47,108.40) (94.78,104.17,113.56)

9 (95.98,105.52,115.06) (96.08,105.63,115.19) (96.08,105.63,115.19)

10 (99.12,108.95,118.79) (95.71,105.23,114.74) (95.71,105.23,114.74)

11 (101.65,111.82,121.99) (101.65,111.82,121.99) (102.83,113.06,123.30)

12 (102.22,112.45,122.69) (102.22,112.45,122.69) (104.35,114.74,125.13)

13 (105.11,115.69,126.25) (106.77,117.68,128.58) (105.11,115.69,126.25)

Iter Func-count      Fval  Feasibility  Step Length    Norm of  First-order

step  optimality

0      4  -9.865930e-01   0.000e+00   1.000e+00   0.000e+00   8.801e-03

1      8  -9.866655e-01   2.220e-16   1.000e+00   8.691e-03   2.691e-02

2     12  -9.869991e-01   1.110e-16   1.000e+00   4.460e-02   5.155e-02

3     16  -9.882676e-01   2.220e-16   1.000e+00   2.059e-01   5.246e-02

4     20  -9.906942e-01   3.331e-16   1.000e+00   4.475e-01   2.528e-02

5     24  -9.906942e-01   0.000e+00   1.000e+00   3.313e-04   7.396e-04

6     28  -9.906945e-01   1.110e-16   1.000e+00   1.657e-03   7.393e-04

7     35  -9.906946e-01   1.110e-16   3.430e-01   2.846e-03   2.228e-02

8     40  -9.906946e-01   0.000e+00   7.000e-01   1.547e-03   3.805e-03

9     44  -9.906947e-01   0.000e+00   1.000e+00   3.463e-04   5.123e-03

10     50  -9.906947e-01   0.000e+00   4.900e-01   8.486e-04   1.776e-02

11     56  -9.906948e-01   0.000e+00   4.900e-01   3.227e-04   5.125e-03

12     60  -9.906948e-01   0.000e+00   1.000e+00   7.229e-05   5.125e-03

13     66  -9.906948e-01   0.000e+00   4.900e-01   1.771e-04   1.776e-02

14     71  -9.906948e-01   0.000e+00   7.000e-01   9.621e-05   5.127e-03

15     75  -9.906948e-01   0.000e+00   1.000e+00   2.155e-05   5.127e-03

16     81  -9.906948e-01   0.000e+00   4.900e-01   5.280e-05   1.776e-02

17     91  -9.906948e-01   0.000e+00   2.825e-02   1.157e-06   3.400e-04

可能存在局部最小值。满足约束。

fmincon 已停止，因为当前步长小于

步长容差值并且在约束容差值范围内满足约束。

<停止条件详细信息>

最优权重系数:

l1 = 0.910848, l2 = 0.089152, l3 = 0.000000

表4 组合预测值序列 x_hat_t

t x_hat_t(L,M,U)

1 (66.6083,72.7962,78.9853)

2 (67.7687,74.1580,80.5465)

3 (71.6706,78.5312,85.4000)

4 (74.7400,81.9200,89.0900)

5 (81.8278,88.9527,96.0875)

6 (83.4100,91.5600,99.7000)

7 (87.1500,95.7200,104.3000)

8 (94.4096,103.7592,113.1087)

9 (95.9889,105.5298,115.0716)

10 (98.8206,108.6231,118.4339)

11 (101.6500,111.8200,121.9900)

12 (102.2200,112.4500,122.6900)

13 (105.2590,115.8686,126.4592)

相似度和距离计算结果:

t similarity distance

1 0.995954 0.296751

2 0.998086 0.142564

3 0.999596 0.044556

4 0.977485 1.892274

5 0.985222 1.462238

6 0.983412 1.548515

7 0.997695 0.224277

8 0.989819 1.059915

9 0.988326 1.235510

10 0.994720 0.579149

11 0.978331 2.430021

12 0.992371 0.897589

13 0.999676 0.037984

性能比较:

本文方法 - 总相似度: 12.8807, 总距离: 11.8513

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]孙浩,杨桂元.基于一种贴近度的IGOWLA算子的最优组合预测模型[J].延边大学学报：自然科学版, 2017, 43(1):6.DOI:10.3969/j.issn.1004-4353.2017.01.005.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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