基于对数灰关联度的IOWGA算子最优组合预测模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文将对数灰关联度和IOWGA算子相结合,提出一种基于对数灰关联度的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念,最后通过对税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性,且该模型存在优性组合预测。

⛳️ 运行结果

方法 SSE MAE MSE MAPE MSPE

灰色预测法     140.40 2.51 10.80 0.113857 0.017767

回归预测法     4.43 0.466554 0.340907 0.029367 0.001288

多项式预测法   6.57 0.567798 0.505462 0.037014 0.002008

本文组合预测法   3.17 0.331365 0.243595 0.016131 0.000424

计算各方法的对数灰关联度...

灰色预测法对数灰关联度: 0.535608130

回归预测法对数灰关联度: 0.787140708

多项式预测法对数灰关联度: 0.748682285

组合预测法对数灰关联度: 0.867952979

优性组合预测判断:

最小单项灰关联度: 0.535608130

最大单项灰关联度: 0.787140708

组合预测灰关联度: 0.867952979

✓ 该组合预测为优性组合预测！

最优权重系数:

灰色预测权重 l1 = 0.9980

回归预测权重 l2 = 0.0000

多项式预测权重 l3 = 0.0020

对数灰关联度比较:

灰色预测法:  γ1 = 0.535608130

回归预测法:  γ2 = 0.787140708

多项式预测法: γ3 = 0.748682285

组合预测法:  γ = 0.867952979

结论: 组合预测为优性组合预测 (γ > max(γi))

模型优势:

1. 组合预测的所有误差指标均优于单项预测方法

2. 对数灰关联度最高，表明组合预测与实际情况最接近

3. 验证了IOWGA算子在组合预测中的有效性

>>

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]周礼刚,陈华友,韩冰,等.基于对数灰关联度的IOWGA算子最优组合预测模型[J].运筹与管理, 2010(6):6.DOI:10.3969/j.issn.1007-3221.2010.06.006.

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