面向组合预测的预测模型遴选问题研究的中期报告.docx

面向组合预测的预测模型遴选问题研究的中期报告
本研究旨在解决面向组合预测的预测模型遴选问题，即如何从多个预测模型中选择最优的模型组合来进行预测，以提高预测准确率和稳定性。
在前期的研究中，我们提出了一个基于图像视觉注意力机制的组合模型，该模型能够自适应地选择需要参与组合的基础模型，并根据不同的预测场景进行权重分配。
本次中期报告主要完成了以下工作：
1.综述了近年来国内外面向组合预测的预测模型遴选问题相关研究，并总结了研究方法、实验结果、不足之处及展望，为我们的研究提供了借鉴和启示。
2.建立了面向组合预测的预测模型遴选问题评价标准体系。通过对针对多模型组合预测模型的预测准确率、预测时效性、模型组合稳定性和可解释性等四个方面进行考量，构建了针对预测模型遴选问题的评价标准体系。
3.针对组合模型中的基础模型选择问题，提出了一种基于多目标决策的方法。该方法将预测结果准确率、时效性和组合稳定性等多个指标作为优化目标，采用模糊层次分析和遗传算法相结合的方法进行综合优化。经过实验验证，该方法在不同预测场景下都能够有效地提升预测准确率和稳定性。
下一步，我们将进一步开展以下工作：
1.将目光聚焦于基于神经网络的多模型组合方法。我们将探究神经网络在多模型组合问题中的应用，探究使用神经网络进行多模型组合的方法和技巧。
2.开展更加深入的实验研究，进一步验证我们提出的方法的有效性，并与其他已有的预测模型进行对比分析。
3.着重研究组合模型中各个基础模型的权重分配问题，并提出能够适应多场景需求的权重调整算法。
本研究的最终目标是提出一种通用的、高性能的多模型组合预测方法，以提高预测准确率和稳定性，为实际应用提供可靠的决策支持。