用基于加速遗传算法的组合预测模型预测海洋冰情

摘要：

提出了建立组合预测模型的新方法(AGA-CF),以组合预测模型的预测误差绝对值和最小为优化准则,用加速遗传算法确定组合预测模型各单个预测模型的最优权重,并把AGA-CF应用于实际的海洋冰情预测中.结果表明:AGA-CF综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差明显小于各单个预测模型的预测误差,AGA-CF的预测结果更为稳健;AGA-CF方法可操作性和通用性强,可适用于其他组合预测的实际问题中.

关键词：海洋冰情、组合预测、遗传算法、时间序列

所属期刊栏目：12

分类号：X43(自然灾害及其防治)

资助基金：国家自然科学基金50099620;国家重点实验室基金0201;安徽省自然科学基金01045102;教育部优秀青年教师资助计划教人司[2002]350

在线出版日期：2004-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：367-370