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基于新距离测度的IGOWLA算子区间组合预测模型章琛摘要：在对区间数的预测过程中由于不确定因素采用单一的预测方法可能会产生较大的误差的不足;与此同时每种单项预测方法在各个时点处的精度也不尽相同定权系数区间组合预测模型存在着权重固定不变这一不足之处。本文引入诱导广义有序加权对数平均（IGOWLA）算子以区间数距离作为最优准则构建一种基于新距离测度的诱导广义有序加权对数平均算子区间组合预测模型。实例验证表明本文所构建的区间组合预测方法可提高预测精度即本文所提出的方法是一种有效的优性的组合预测方法。Abstract：Intheprocessofintervalnumberpredictionduetotheuncertainfactorsasinglepredictionmethodmayproducealargeerror.Atthesametimetheaccuracyofeachsinglepredictionmethodateachtimepointisnotthesame.Thereisashortageoffixedweightintheintervalcombinationforecastingmodelwithfixedweightcoefficient.InthispapertheIGOWLAoperatorisintroducedandtheintervaldistanceisusedastheoptimalcriteriontoconstructanintervalcombinationforecastingmodelbasedonthenewintervalnumberdistancemeasure.Theexampleshowsthattheintervalcombinationforecastingmethodcanimprovetheforecastingaccuracythatistosaythemethodproposedinthispaperisaneffectivecombinationforecastingmethod.关键词：区间组合预测;区间数距离测度;诱导广义有序加权对数平均算子0引言“凡事预则立不预则废”但由于不确定因素导致单项预测方法在预测过程中很有可能会产生较大的误差。组合预测是对各种单项预测方法进行综合集结的一种方法能够获得更高的预测精度和更好的预测效果。在客观世界中环境的不确定性使得给出预测信息不能准确确定这时可以用区间数进行描述。因此在基于组合预测模型的基础上对于模糊环境下经济变量进行区间数组合预测的研究具有极其重要的意义。为了避免单项方法预测时可能产生的不足将各种不同单项方法中所能提供的有效信息尽可能的利用起来学者BatesJ.M.和GrangerC.W.J.（1969）首次对组合预测方法进行系统研究随后学者Yager（19882004）提出了有序加权平均算子和广义诱导有序加权平均算子的有关内容。近几十年来的国内也有很多学者关注组合预测方法。唐小我（1991）提出确定组合预测加权系数的计算方法;陈华友教授（1998）研究有关变权重且为非负情况下的组合预测模型并提出了详细的计算过程提出了多种相关指标用来作为最优准则;杨桂元教授（1998）提出了基于折扣系数法的组合预测模型同时研究了非负加权系数的最优组合预测方法。当然区间数方面的研究也应运而生周礼刚等（2010）和林义征等（2016）通过引入向量夹角余弦的精度指标并将其作为最优准则建立区间型组合预测模型;周礼刚等（2010）和周远翔（2016）将灰色关联度作为最优准则建立区间型组合预测模型并和单项预测方法效果对比;胡凌云等（2018）则将区间数距离作为最优准则建立区间型组合预测模型。根据以上有关文献对于组合预测模型的研究本文在此基础上采用了一种新的更为合理的距离计算方法来测度实际区间与预测区间间距离通过引入IGOWLA算子建立实际区间与预测区间间距离最小的变权组合预测模型并用实例来分析验证本文方法的有效性、合理性。1基于新距离测度的IGOWLA算子区间组合预测模型①得到的每个单项预测区间数序列为：②m种不同单项预测方法在组合预测