【摘 要】
:
由于现有的区间组合预测方法通常只考虑到数据本身的重要性,忽略了数据之间的关系。Power算子可以反映数据之间的关系。为了体现各个单项预测方法数据之间的相互影响,文章将P
【机 构】
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安徽大学数学科学学院,合肥学院数学与物理系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71371011;71301001;71071002);教育部高等学校博士点基金项目(20123401110001);留学回国人员科研启动项目;安徽省自然科学基金项目(1308085QG127);安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2012A026);教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC630092);合肥学院科研发展基金重点项目(12KY02ZD)
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由于现有的区间组合预测方法通常只考虑到数据本身的重要性,忽略了数据之间的关系。Power算子可以反映数据之间的关系。为了体现各个单项预测方法数据之间的相互影响,文章将Power算子与连续有序加权(COWA)算子结合起来,构建基于不确定加权Power平均(UWPA)算子的连续区间组合预测模型,提出了非劣性和优性组合预测的概念,并研究了模型的性质。通过实例分析说明该区间组合预测方法的有效性,并对参数做了灵敏度分析。
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