2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、到目前為止,關(guān)于預(yù)測的理論和方法已經(jīng)有很多,但每一種單一預(yù)測模型都只是從某一個側(cè)面去刻畫數(shù)據(jù)序列的規(guī)律,都只反映序列的部分信息,都有其局限性。如果綜合運用多種預(yù)測的理論進行組合預(yù)測,優(yōu)勢互補,最大程度地利用現(xiàn)有信息,就有望獲得更好的預(yù)測效果。 灰色預(yù)測模型最大的特點就是少數(shù)據(jù)建模。在信息不完全、信息不明確的條件下,灰色預(yù)測模型有其獨特的優(yōu)勢。但是,灰色預(yù)測模型也有其固有的缺陷。首先,其預(yù)測圖形是一條較為平滑的曲線,它刻畫了事物發(fā)

2、展的趨勢,但沒有考慮事物發(fā)展的隨機波動性,它利用少數(shù)據(jù)建模,但如果完全忽略事物發(fā)展的整體態(tài)勢,完全忽略較早以前的數(shù)據(jù)包含的信息,也是不可取的;其次,灰色預(yù)測模型是建立在經(jīng)驗風(fēng)險最小化準(zhǔn)則基礎(chǔ)之上的,不可避免地存在過擬合問題。 針對前一個問題,我們可以運用灰色馬爾可夫組合模型來解決。馬爾可夫預(yù)測模型適用于波動比較大的數(shù)據(jù)預(yù)測,狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣能夠很好地刻畫數(shù)據(jù)的波動信息。運用馬爾可夫模型去挖掘數(shù)據(jù)所包含的整體波動信息,并用它去修正灰色

3、預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果,通過兩種模型的組合預(yù)測,來提高預(yù)測的精度。 針對灰色模型的第二個問題,本文提出基于支持向量機參數(shù)識別的灰色預(yù)測模型,用基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則的支持向量機方法去求取灰色模型的參數(shù),再用灰色模型計算預(yù)測值,這樣就可以避免過擬合問題,提高模型的推廣能力。 通過組合預(yù)測來提高預(yù)測精度的另一種思路是,將幾種單一預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果進行加權(quán)組合,得出最終的預(yù)測結(jié)果,這又有多種不同的方法。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的非線性

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