基于连续区间有序几何加权平均Power算子的区间型组合预测模型
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摘要
在COWG算子和WPA算子的基础上,构建新的COWG-WPA算子,该算子可将区间数转换成实数,同时兼顾数据自身、数据位置、数据与数据彼此间三者的重要性。将COWG-WPA算子应用于区间型组合预测问题中,在广义绝对误差λ次和的准则下建立了基于连续区间有序几何加权平均Power算子的区间型组合预测模型,分析了该模型是非劣性组合预测、优性组合预测的充分条件定理。最后通过实证分析进行对比,结果显示所建立的模型能有效提高预测的精度。
On the basis of the COWG operator and the WPA operator, a new COWG-WPA operator is constructed. The operator can convert interval numbers into real numbers and take into account the importance of the data itself, data location and data and data. Then we apply the COWG-WPA operator into the solution to the problem of interval combination forecast, build the interval combination forecast model based on the continuous interval ordered geometric weighted mean Power operator under the criterion of λ power sum of generalized absolute error and analyze the sufficient condition theorem for the model to be non-inferior combination forecast model and superior combination forecast model. At last, by the comparison of empirical analysis, the result reveals that this model can improve the prediction accuracy effectively.
On the basis of the COWG operator and the WPA operator, a new COWG-WPA operator is constructed. The operator can convert interval numbers into real numbers and take into account the importance of the data itself, data location and data and data. Then we apply the COWG-WPA operator into the solution to the problem of interval combination forecast, build the interval combination forecast model based on the continuous interval ordered geometric weighted mean Power operator under the criterion of λ power sum of generalized absolute error and analyze the sufficient condition theorem for the model to be non-inferior combination forecast model and superior combination forecast model. At last, by the comparison of empirical analysis, the result reveals that this model can improve the prediction accuracy effectively.
引文
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