CNN-LSTM组合预测模型，输入数据是多列输入，单列输出的回归预测模型，代码内部有基本注释，替换数据就可以使用，版本需求是2020及以上

为克服单项预测方法产生的误差,利用灰色模型GM(1,N)、多元线性回归、BP神经网络等3种单项预测方法建立组合预测模型,并采用熵值法确定加权系数。通过对PHC管桩承载力进行比较预测,结果显示GM(1,N)法平均绝对百分比误差(MAPE)值为5.4%,多元线性回归法的MAPE为3.0%,BP神经网络法的MAPE为2.8%,组合预测法的MAPE为2.3%。因此组合预测法精度较高,实用性更强。

基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型，王江满，张艳菊，由于突发性事件预测过程中往往存在研究样本数据少或者数据缺失的情况，基于分类器集成技术，建立DCESM模型弥补数据缺失的不足，再�

基于IOWA算子的动态灰色神经网络组合预测，黎伟，，针对传统灰色神经网络组合预测不能预测较远目标和没有考虑不同时刻预测精度不同的特点，本文将动态灰色预测和 算子相结合，提出�

基于多准则优化的组合预测方法，王坚强，，介绍了9个预测效果评价准则,提出了一种基于多准则优化的组合预测方法。该方法不同于传统的基于改善单个预测效果评价准则的组合预�

为了避免在传统模型库遴选组合过程中存在的信息不完备、组合膨胀等问题, 以人员甄选方法的基本思想
为基础, 提出了一种预测模型库的评价遴选组合方法. 在该方法中, 将遴选出所有适合本次预测问题的模型, 组成参
与模型集合; 然后, 根据每个模型的精度表现来确定对它们的能力满意度, 并由此决定它们的重要性赋权; 最后, 通过
实验表明了该方法得到的组合模型具有较好的预测效果.

为探讨变权组合预测模型在区域生态风险预测中的应用，该文以黑龙江省大庆市为研究对象，利用该市 1976 .1988 .1992 ,1996,2001,2003年各年的TAI遥感影像数据，以GIS技术为数据集成分析平台，获取了20余年不同时期的土地利用信息．在此基础上，引入层次分析法，确定不同土地利用类型的生态风险权重，构造各土地利用类型不同时段的综合生态风险指数，采用基于回归预测法、灰色预测法和神经网络预测法的变权组合预测方法模拟了大庆市2010年生态风险程度空间分布预测图．结果表明，生态风险指数的空间分布

摘要：近年来研究表明，组合预测方法比单一预测具有更高的预测精度。提出了一种利用改进的Elman神经网络修正ARIMA模型预测结果的短期风速组合预测模型。 　　先利用ARIMA模型对风速进行预测，其线性规律信息包含在时间序列预测结果中，非线性规律包含在预测误差中。再将ARIMA模型的预测误差及历史风速一阶差分序列作为改进的Elman神经网络输入变量，将ARIMA模型的风速预测误差作为输出变量。将ARIMA模型预测结果与Elman神经网络的误差预测结果叠加，得到终修正后的预测风速。分析结果表明，该方法与单一ARIMA方法及其他组合方法相比，预测滞后性更小，预测精度更高，在风速预测领域具有较好的应

针对中长期电量预测可使用的相关历史数据较少、影响因素较为复杂等特点，提出一种基于改进GM（1，1）和支持向量机的优化组合预测模型。该模型将改进灰色预测模型和支持向量机模型进行组合，采用蛙跳寻优算法求取组合预测模型中各单一模型的权重，构建基于蛙跳优化的组合预测模型。将优化后的组合预测模型应用于我国中长期电量预测，选择我国1991-2005年电量进行分析，对2006-2010年的电量进行预测，并与一般组合预测模型及各单一模型进行比较。研究结果表明：本文方法得到的电量平均相对误差为2.06%，比等权组合预测模型

代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合 预测代码 离散灰色预测模型和AR预测模型的组