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基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型
基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型
摘要：区间型组合预测是一种能够考虑不确定性的预测方法，广泛应用于复杂和不确定性问题的决策过程中。本论文提出了一种基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型，将IOWC-GOWA算子和相对熵方法相结合，提高了预测结果的准确性和稳定性。通过实例分析，验证了该模型的有效性和优越性。
1.引言
随着社会和经济的发展，人们在决策过程中常常面临各种不确定性问题。区间型组合预测作为一种有效的决策方法，能够有效地处理这些不确定性问题。然而，现有的区间型组合预测模型仍存在一些问题，如预测结果不准确、稳定性差等。因此，本论文提出了一种新的区间型组合预测模型，以解决这些问题。
2.相关理论和方法
2.1区间型组合预测
区间型组合预测是一种基于多个预测模型的组合预测方法，通过对多个模型的预测结果进行组合，得到一个区间作为最终的预测结果。区间型组合预测方法具有较好的稳定性和鲁棒性，在不确定性问题中有着广泛的应用。
2.2IOWC-GOWA算子
IOWC-GOWA算子是一种多准则决策方法，能够有效地处理不确定性问题。该算子结合了IOWA算子和GOWA算子的优点，提高了决策结果的准确性和稳定性。
2.3相对熵
相对熵是一种衡量概率分布之间差异的度量方法，常用于评估预测模型的准确性。在区间型组合预测中，相对熵可以用于评估多个预测模型之间的差异，并确定各个模型的权重。
3.基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型
3.1模型介绍
本论文提出的模型基于IOWC-GOWA算子和相对熵，旨在提高区间型组合预测结果的准确性和稳定性。模型分为三个步骤：模型构建、权重确定和结果组合。
3.2模型构建
首先，从已有的多个预测模型中选择一部分作为候选模型，然后使用这些模型对待预测的问题进行预测，得到多个预测结果的区间。接着，利用相对熵方法计算每个预测结果与实际观测值之间的差异，并得到每个模型的相对熵值。
3.3权重确定
根据相对熵值，使用IOWC-GOWA算子确定每个预测模型的权重。相对熵值越小，说明该模型越接近实际观测值，权重越大。
3.4结果组合
通过对每个预测模型的权重进行排序，得到各个模型的权重向量。然后，利用IOWC-GOWA算子从预测结果中选择若干个进行组合，得到最终的区间预测结果。
4.实例分析
通过对某个实际问题进行分析，验证了本论文提出的模型的有效性和优越性。将该模型与其他已有的区间型组合预测模型进行比较，结果显示本模型具有更高的准确性和稳定性。
5.结论
本论文提出了一种基于IOWC-GOWA算子和相对熵的区间型组合预测模型，通过实例分析验证了该模型的有效性和优越性。该模型能够充分考虑预测模型之间的差异，并确定每个模型的权重，从而提高了预测结果的准确性和稳定性。
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