组合预测模型

组合预测模型总结引言在机器学习和数据挖掘领域，预测模型的选择是一个重要的问题。

不同的预测模型在不同的数据集上可能有不同的性能表现，因此通过使用不同预测模型组合的方法来提升预测性能逐渐受到关注。

组合预测模型通过结合多个预测模型的预测结果来取得更好的预测效果，这种方法在许多实际应用中取得了显著的改进。

本文将对组合预测模型进行总结和讨论。

1. 组合预测模型的概念组合预测模型是指通过结合多个预测模型的输出来取得更好的预测效果的方法。

一般来说，组合模型包括两个主要的步骤：基学习器的构建和组合规则的定义。

基学习器可以是任意的预测模型，包括决策树、支持向量机、神经网络等。

组合规则定义了如何结合多个基学习器的预测结果，常见的组合规则包括投票、加权平均等。

2. 组合预测模型的优势与单一预测模型相比，组合预测模型具有以下优势： - 健壮性：组合模型可以通过结合多个模型的结果来降低单个模型的过拟合风险，提高模型的泛化性能。

-鲁棒性：组合模型可以通过结合多个模型的结果来降低模型对异常值和噪声的敏感性。

- 提升性能：通过组合不同模型的优点，组合模型可以取得更好的预测效果。

3. 组合预测模型的方法在实际应用中，有多种方法可以用于构建组合预测模型，下面介绍几种常见的方法。

投票法投票法是最简单和常用的组合规则之一，它通过对多个基学习器的预测结果进行投票来确定最终的预测结果。

投票可以是简单的多数表决，也可以是加权多数表决，其中基学习器的权重可以根据其各自的性能进行设置。

加权平均法加权平均法是另一种常见的组合规则，它通过对多个基学习器的预测结果进行加权平均来得到最终的预测结果。

权重可以根据基学习器的性能进行设置，也可以使用其他的策略进行确定。

堆叠法堆叠法是一种更复杂的组合方法，它通过使用一个额外的学习器来融合多个基学习器的预测结果。

堆叠法包括两个阶段：第一阶段是训练多个基学习器，并使用交叉验证将它们的预测结果作为新的输入特征；第二阶段是使用另一个学习器来预测最终的结果。

一种组合预测模型及其应用
董艳;贺兴时
【期刊名称】《西安工程大学学报》
【年(卷),期】2010(024)001
【摘要】在分析宏观经济灰色预测模型、BP神经网络预测模型、回归分析预测模型等基础上,结合西安市宏观经济预测模型指标GDP的历史数据,采用最小二乘法求权系数的方法,建立并检验了一种组合预测模型.实验证明该模型的预测精度有显著提高.
【总页数】3页(P128-130)
【作者】董艳;贺兴时
【作者单位】西安工程大学,理学院,陕西,西安,710048;西安工程大学,理学院,陕西,西安,710048
【正文语种】中文
【中图分类】F224.0
【相关文献】
1.一种新的时间序列组合预测模型及其应用 [J], 马亮亮;陈龙
2.一种非线性降维算法在组合预测模型中的应用 [J], 吴孟俊;刘建平;牛玉刚
3.一种新的组合权重在组合预测模型中的应用 [J], 李佩;彭斯俊
4.一种短时交通流组合预测模型 [J], 罗中萍; 宁丹
5.一种基于L2范数的GOWA算子的中国生猪价格指数组合预测模型 [J], 丁伯伦;房广梅;刘树德
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组合预测模型在我国旅游业预测中的应用刘盛宇;杨桂元;袁宏俊【摘要】文章首先选取Holt - Winters非季节指数平滑模型、自回归分布滞后模型以及局部多项式回归模型对中国1978 -2011年的国际旅游外汇收入进行定量分析,随后基于预测误差平方和最小方法构造组合预测模型,研究结果表明组合预测模型的精度明显优于单项预测模型.【期刊名称】《科学决策》【年(卷),期】2012(000)003【总页数】16页(P28-43)【关键词】旅游预测;指数平滑;自回归分布滞后;局部多项式;组合预测【作者】刘盛宇;杨桂元;袁宏俊【作者单位】安徽财经大学;安徽财经大学统计与应用数学学院;安徽财经大学统计与应用数学院【正文语种】中文【中图分类】F224.0;F590.81 引言随着经济全球化和国际交流的不断深化，国际旅游业得到了长足的发展，旅游业对于平衡国际收支、改善贸易结构具有不可替代的作用;同时又是扩大对外开放、促进对外交流的重要手段。

改革开放以来，旅游产业有利促进了中国国民经济的快速增长，也成为中国外汇收入的重要来源之一。

1978年中国入境过夜旅游者人数和相应的国际外汇收入只有71.6万人次和2.6亿美元，2011年却已经分别达到了5758.07万人次和484.64亿美元①，分别是1978年的80和186倍。

与此同时，对旅游的研究也得到了前所未有的发展，旅游行业预测是旅游计划管理工作的重要组成部分，准确而有效的旅游预测对于相关部门旅游规划的制定、旅游市场的开拓以及旅游产品的开发等均具有十分重要的指导意义。

宋海岩和费宝刚(2007)[1]将现有的旅游需求定量研究方法归纳为非因果关系模型和因果关系模型两类，其中，非因果关系模型将旅游需求的趋势推广到未来而不考虑其蕴涵的深层次原因;而因果关系模型通过回归分析估计旅游需求与其决定因素之间的数量关系。

具体来说，非因果关系模型主要是指时间序列模型，如人工智能方法、指数平滑方法和Box-Jenkins建模思想下的自回归移动平均模型(ARMA)以及其衍生模型。

一类组合预测模型及其应用
郭天印
【期刊名称】《陕西理工学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2002(018)001
【摘要】基于GM(1,1)模型、GM(2,1)模型和ARMA模型,建立了一类组合预测模型,通过实例分析取得了好的效果.
【总页数】3页(P79-80,94)
【作者】郭天印
【作者单位】陕西理工学院,基础课部,陕西,汉中,723003
【正文语种】中文
【中图分类】O212
【相关文献】
1.一类加权几何平均组合预测模型及其应用 [J], 王丰效
2.一类基于OWA算子的组合预测模型及其性质 [J], 陈华友;陈启明;李洪岩
3.一类组合预测模型的权系数确定的Shapley值方法 [J], 陈启明;陈华友
4.基于一类损失函数的组合预测模型构建 [J], 殷和俊;杨桂元
5.一类基于多信息集成算子信息融合技术的最优组合预测模型与应用 [J], 邵子玥因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

组合预测模型及其应用
组合预测模型是指将多种预测方法结合使用来得出更准确的预测结果的方法，常用于
金融、气象、交通等领域的预测。

组合预测模型的优势在于可以利用不同预测方法的优点，弥补各种预测方法的缺点，提高预测的准确性和可靠性。

组合预测模型的常用方法包括：
1. 均值组合法：将多个预测值取平均数，可以减小个别预测值的误差对总体预测的
影响。

2. 权重组合法：将多个预测值按一定权重叠加计算得到综合预测值，可以更好地利
用各种预测方法的优点。

3. 递归组合法：将多个预测方法结合起来，先预测一个时期的值，再将预测结果用
于下一个时期的预测中。

递归组合法可以充分利用时间序列的相关性，提高预测的准确
性。

组合预测模型在很多领域都有广泛的应用。

例如，在金融业中，组合预测模型可以帮
助分析师预测股票、利率、汇率等市场走势；在气象业中，组合预测模型可以用于预测天气、气温等气象参数；在交通领域中，组合预测模型可以用于预测交通拥堵、出行时间
等。

总之，组合预测模型是一种非常实用的预测方法，在实际应用中能够提高预测的准确
性和可信度，对于帮助企业和机构做出更好的决策具有重要的意义。

组合预测模型包括估计的ARCH-type模型以及估计隐含波动率。

考虑到时间变量的期权价格公式来衡量，估计的隐含波动率的计算按年率计算。

为了使用连续的每日回报，其隐含波动率估计在组合预测模型转化为日常交易日估计和扩展到了理想的预测范围。

以下曼弗雷德等人公式变换上述年率估计为日常交易日的隐含波动率，它可以扩展到一个理想的预测范围（hr），在以下方程：（11）等式11，代表在时间t内交易速率在时期内的波动性预测。

符号代表在时间t内隐含波动率估计（年率）。

hr代表所需的预测范围。

考虑到每天的隐含波动率估计是按年率与每日数据计算，在等式中分子代表one-trading-day（换句话说，预测是为了下一个可用交易日），分母近似表示一年里的多个交易日数量。

为创造综合预测模型，有必要使用简单平均组合预测技术仅仅是在时间t内个人预测的平均值。

因此，每个波动预测的权重产生通过最小二乘法（最小二乘）回归过去已实现波动在各自的波动性的预测。

这个过程创建了权重为上述复合波动预测解释更加的详细。

这是可以观察以下方程：（12）代表在时间t内以实现的波动。

代表在一个周期t内个人的波动预测（k）相对应的已实现波动率。

因为它可以被观察到在这个方程，组合预测模型包括个人的平均波动性的预测时间t。

以下布莱尔，潘和泰勒（2001），已实现波动可以计算如下：（13）是已实现（事后）波动在时间t超过预测范围hr。

代表在时间周期T内平方日志返回。

重要的是指出，波动不是明显的。

已实现波动率是一个对真实波动率的“代理”。

然而，这种方法是最常用的波动性预测的研究。

因此，由此可以看出方程14产生的复合性预测变量与前边是相同的。

这个方程的组合预测模型是一个为期一天的波动性估计。

为创建一个以一个贸易日以上复合波动预测；即hr> 1，估计一天的复合波动预测（从方程14）乘以。

上述方法获得一天以上（h>1）的复合波动性预测是一种常见的做法在学术研究；然而，重要的是强调，另一个是获得预测波动的各个时期的预测区间（如从ARCH模型）。

中国港湾建设Deformation prediction based on combination of linear regression andneural networkXIA Xian-wen 1,CHU Cheng-feng 2,GUO Ji-ming 2（CC Third Harbor Engineering Co.,Ltd.,Shanghai 200032,China;2.School of Geodesy and Geomatics,Wuhan University,Wuhan,Hubei 430079,China ）Abstract ：The accuracy of deformation prediction of traditional deformation monitoring single deformation analysis model for the monitoring data of complex construction condition is not high,and it cannot sufficiently meet the requirements of engineering construction deformation prediction.In this paper,a combination forecasting model of linear regression analysis model and nonlinear BP neural network model was studied and established,and it was applied to the deformation monitoring data analyzing for the cofferdam of Taihu tunnel.The results of using traditional weighting and IOWGA operator to establish the combined forecasting model were given.Their forecasting precision was calculated and compared.The results show that the combination model of IOWGA had a better precision than single model.It was also over the traditional weighting combinationmodel.Key words ：deformation prediction;combination forecasting model;weighting method;IOWGA;forecasting precision 摘要：传统变形监测单一的变形分析模型，对于复杂施工状况的监测数据，变形预测精度不高，不能充分满足工程施工变形预测的要求。

XGBoost-ESN组合模型股价猜测方法一、引言随着人工智能和大数据技术的不息进步，股票市场的猜测成为了金融领域的探究热点之一。

准确地猜测股价对投资者具有重要意义，可以援助他们制定更加科学的投资策略。

为了提高股票市场猜测的准确性，探究者们不息探究新的猜测方法。

本文提出了一种基于XGBoost和ESN的组合模型，旨在通过结合两种模型的优势，提高股票价格猜测的准确性。

二、XGBoost模型XGBoost是一种基于梯度提升决策树的强大机器进修模型。

它能够处理各种类型的数据，包括数值型和类别型数据。

XGBoost通过迭代的方式，不息地增加新的决策树，并将每棵树的猜测结果相加。

通过对历史数据的进修，XGBoost能够自适应地调整每个决策树的权重，从而提高模型的猜测准确性。

XGBoost还可以进行特征选择，找出对猜测结果影响最大的特征。

三、ESN模型ESN（Echo State Network）是一种基于循环神经网络的模型。

ESN的特点是具有一个稠密毗连的隐含层，其中的神经元称为“缄默神经元”。

这些缄默神经元的权重在训练过程中不发生变化，只有输入层到输出层的权重需要进行进修。

ESN通过将历史数据的信息嵌入到神经网络的初始状态中，以抓取数据之间的时序干系。

ESN还可以通过调整网络的初始状态和自由毗连矩阵的参数，对不同类型的数据进行建模。

四、XGBoost-ESN组合模型XGBoost和ESN作为两种强大的猜测模型，都具有自己的优势和适用范围。

为了充分发挥它们的优势，我们将XGBoost和ESN进行了组合。

详尽方法如下：1. 数据预处理：起首，对原始数据进行清洗和特征选择，剔除缺失值和异常值，并选择对股价具有影响的关键特征。

2. XGBoost模型训练：使用清洗后的数据，利用XGBoost模型对股票价格进行猜测。

通过交叉验证等方法，选择最优的模型参数，以及合适的进修率和迭代次数。

3. ESN模型训练：将XGBoost模型的猜测结果作为输入，通过ESN模型进行进一步猜测。

10.16638/ki.1671-7988.2018.08.007中国新能源汽车销量组合预测模型苏越，吴梓乔（长安大学汽车学院，陕西西安710064）摘要：为响应国家节能减排的号召，以及满足汽车产业升级的迫切需要，新能源汽车逐渐兴起，准确预测新能源汽车销量意义重大。

文章首先采用一元线性回归预测的方法得到回归方程；其次，运用灰色预测的方法建立灰色预测模型；为提高预测精度，对两种预测方法作均值处理，建立新能源汽车销量组合预测模型。

结合2014年-2017年中国新能源汽车销售量，运用三种模型预测2018年销售量，经检验，组合预测的精度要高于两种方法分别预测的精度。

关键词：新能源汽车销量；回归预测；灰色预测；组合预测中图分类号：U469.72 文献标识码：B 文章编号：1671-7988(2018)08-21-03The Combinational Forecast Model for New Energy Vehicles’ Sales in ChinaSu Yue, Wu Ziqiao( School of Automobile, Chang’An University, Shaanxi Xi'an 710064 )Abstract: In response to the call of national energy saving and emission reduction and the urgent need to meet the upgrading of the automotive industry, the new energy vehicle is emerging. It is of great significance to predict the sales of new energy vehicles accurately. First of all, the regression equation is predicted by the method of one-variable linear regression. Secondly, the grey prediction model is established by using the grey prediction method. In order to improve the prediction accuracy, the two prediction methods are processed equally, and the new energy vehicle sales volume combination forecasting model is established. Combined with the 2014 -2017 data, the sales volume of Chinese new energy vehicle is forecasted by using three models, and the sales volume is forecasted in 2018. The accuracy of combined forecasting is higher than that of the two methods.Keywords: sales of new energy vehicle; regression prediction; grey prediction; combination predictionCLC NO.: U469.72 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2018)08-21-03前言近年来，汽车保有量不断增加，在拉动经济增长的同时也为汽车行业的发展带来了许多难题与挑战。

组合预测法（Combination Forecasting）什么是组合预测法组合预测方法是对同一个问题，采用两种以上不同预测方法的预测。

它既可是几种定量方法的组合，也可是几种定性的方法的组合，但实践中更多的则是利用定性方法与定量方法的组合。

组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。

比如，在经济转轨时期，很难有一个单项预测模型能对宏观经济频繁波动的现实拟合的非常紧密并对其变动的原因作出稳定一致的解释。

理论和实践研究都表明，在诸种单项预测模型各异且数据来源不同的情况下，组合预测模型可能导致一个比任何一个独立预测值更好的预测值，组合预测模型能减少预测的系统误差，显著改进预测效果。

组合预测法的基本形式组合预测有两种基本形式：1、等权组合，即各预测方法的预测值按相同的权数组合成新的预测值。

2、不等权组合，即赋予不同预测方法的预测值的权数是不一样的。

这两种形式的原理和运用方法完全相同，只是权数的取定上有所区别。

根据已进行的预测结果，采用不等权组合的组合预测法结果较为准确。

组合预测法的原则及步骤组合预测法的应用原则以及一般步骤1、应用原则：定性分析与定量分析相结合原则；系统性原则；经济性原则。

2、步骤：以经济预测为例，一般步骤是根据经济理论和实际情况建立各种独立的单项预测模型；运用系统聚类分析方法度量各单项模型的类间相似程度；根据聚类结果，逐层次建立组合预测模型进行预测。

组合预测模型模式一：线性组合模型；模式二：最优线性组合模型；模式三：贝叶斯组合模型；模式四：转换函数组合模型；模式五：计量经济与系统动力学组合模型。

案例分析案例一:组合预测法分析绿色纺织品的市场销量一、绿色纺织品的国际地位目前，全球纺织品和服装的年交易总额约为4000亿美元（仅次于旅游产业和信息产业，名列第三），我国占全球纺织品和服装年交易总额的1/8，约500亿美元& 中国已连续) 年保持世界最大的纺织品生产国和出口国地位，纺织品年出口额占中国出口商品总量的(30%左右，在美、欧、日所占市场份额分别是15%、15.2%和59.4%“入世”给我国纺织品出口带来了机遇，纺织品出口配额将被取消，关税降低，进口的棉花和其他辅料关税的下降，有利于降低纺织品生产成本，增加市场竞争力。

组合预测方法研究综述作者：李勤来源：《价值工程》2012年第29期摘要：相较于传统预测方法，组合预测在预测精度以及信息的利用上得到了很大的提高。

文章将组合预测分为了线性与非线性两类，总结了5种主要的组合预测模型以及各种组合系数的计算方法，分析了组合预测未来的发展趋势。

Abstract： Combination forecast has been greatly improved in forecasting accuracy and the use of information. The article divides combination forecast into linear and nonlinear， and then summarizes the five kinds of combination forecasting model and various calculation method of combination coefficient， and finally analyzes future development trends of combination forecast.关键词：组合预测；线性；非线性Key words： combination forecast；linear；nonlinear中图分类号：F22 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）29-0023-030 引言预测就是从已知的事件推测未知事件的过程，是决策的重要依据。

经过长期的发展，预测理论取得了长足的进步，各种预测模型纷纷出现。

然而，由于社会经济现象的复杂性，各种预测方法在进行具体目标的预测时总是存在一定的误差。

因此，为了追求预测的精度，人们往往对同一预测目标采用多种不同的预测方法，将其预测结果进行比较，选择预测精度较高的那种预测方法。

但是每一种预测方法都含有预测目标独有的信息特征，舍弃另外的预测值就意味着舍弃了预测目标所表达的一部分信息，为了尽可能的利用全部有用的信息，1969年J.M.Bates&C.W.J.Granger[1]两人首次提出了组合预测理论。