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基于遗传算法的短期负荷组合预测模型 被引量：17
1
作者 谢开贵 李春燕 俞集辉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期20-23,共4页
给出电力系统短期负荷的固定权系数组合预测模型──基于遗传算法的组合预测模型。为增加样本的多样性、避免陷入局部极小，文中对遗传算法每代的相同或相近个体作等适应值变换，改进后的遗传算法具有更好的全局优化特性。利用改进的遗... 给出电力系统短期负荷的固定权系数组合预测模型──基于遗传算法的组合预测模型。为增加样本的多样性、避免陷入局部极小，文中对遗传算法每代的相同或相近个体作等适应值变换，改进后的遗传算法具有更好的全局优化特性。利用改进的遗传算法确定组合预测模型的权系数，然后进行负荷预测。计算结果表明，该方法是实用和有效的。 展开更多
关键词 负荷预测 组合预测模型 遗传算法 电力系统
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最优组合预测模型的构建及其应用研究 被引量：28
2
作者 戴钰 《经济数学》 北大核心 2010年第1期92-98,共7页
由于证券价格是随机游走的,在证券定价研究中RBF神经网络模型、灰色GM(1,1)模型、ARIMA模型不具备时效性,通过对上述三个模型进行综合分析,结合三者中有用的信息集合,构建一个最优组合预测模型.在此基础上选取了深发展A在2007年全年的... 由于证券价格是随机游走的,在证券定价研究中RBF神经网络模型、灰色GM(1,1)模型、ARIMA模型不具备时效性,通过对上述三个模型进行综合分析,结合三者中有用的信息集合,构建一个最优组合预测模型.在此基础上选取了深发展A在2007年全年的收盘价作为研究样本对这四个模型进行实证研究,研究结果发现,最优组合预测方法对证券价格进行预测具有很好的预测精度和很高的可靠性. 展开更多
关键词 RBF神经网络模型 GM(1 1)模型 ARIMA模型 最优组合预测模型
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基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测 被引量：30
3
作者 景亚平 张鑫 罗艳 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2011年第7期229-234,共6页
【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型... 【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。 展开更多
关键词 需水量 灰色神经网络 马尔科夫链 组合预测模型
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航空发动机性能参数预测方法 被引量：25
4
作者 李晓白 崔秀伶 郎荣玲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期253-256,共4页
航空发动机性能参数预测对于发动机的视情维修具有重要的意义.为了提高预测精度,在分析发动机性能参数数据特点的基础上,提出了一种新的应用于此领域的组合预测模型.首先利用小波变换将原始数据分解为不同尺度上的几组子序列,根据各子... 航空发动机性能参数预测对于发动机的视情维修具有重要的意义.为了提高预测精度,在分析发动机性能参数数据特点的基础上,提出了一种新的应用于此领域的组合预测模型.首先利用小波变换将原始数据分解为不同尺度上的几组子序列,根据各子序列的特点分别选用自回归滑动平均(ARMA,Autoregressive Moving Average)模型或求和自回归滑动平均(ARIMA,Autoregressive Integrated Moving Average)模型进行预测,然后将所有预测结果合成,得到最终预测结果.通过仿真实验,验证了该组合模型提高短期和中长期预测精度的有效性,并分析了小波分解层数对于预测精度的影响. 展开更多
关键词 组合预测 自回归滑动平均模型 求和自回归滑动平均模型 排气温度裕度
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船舶交通流组合预测方法研究 被引量：23
5
作者 刘敬贤 张涛 刘文 《中国航海》 CSCD 北大核心 2009年第3期80-84,共5页
船舶交通流预测的研究能为港口设计及船舶通航安全管理提供基础性数据。基于港口特征、船舶行为和船舶交通流的历史数据,建立了一种改进的船舶交通流变权组合预测模型,较好地解决了现有船舶交通流预测算法中存在的预测精度不高、依赖于... 船舶交通流预测的研究能为港口设计及船舶通航安全管理提供基础性数据。基于港口特征、船舶行为和船舶交通流的历史数据,建立了一种改进的船舶交通流变权组合预测模型,较好地解决了现有船舶交通流预测算法中存在的预测精度不高、依赖于经验的不足。以天津港主航道连续9年的历史观测数据为例进行验证,结果表明,改进的组合预测模型能够减小单一模型预测中存在的不确定性,从而提高了整个预测系统的精度及其稳定性。 展开更多
关键词 水路运输 船舶交通流 组合预测模型 港口特征 船舶行为
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基于GM和BP网络的我国能源消费量组合预测模型 被引量：17
6
作者 付加锋 蔡国田 张雷 《水电能源科学》 2006年第2期1-4,共4页
利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)三种模型与BP神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明,组合预测模型获得了更为精确的预测效果,可以作为能源消... 利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)三种模型与BP神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明,组合预测模型获得了更为精确的预测效果,可以作为能源消费预测的有效工具。 展开更多
关键词 灰色模型 人工神经网络 组合预测模型 能源消费量
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最优加权组合预测法在水质预测中的应用研究 被引量：22
7
作者 刘东君 邹志红 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期3128-3132,共5页
针对用再生水补给河流的水质预测问题,提出了基于最优加权法的组合预测模型.利用灰色预测模型、趋势外推法和指数平滑法3种方法分别进行预测,再以预测误差平方和最小为目标,将预测值的加权问题转化为优化问题,求解得到各种方法预测值的... 针对用再生水补给河流的水质预测问题,提出了基于最优加权法的组合预测模型.利用灰色预测模型、趋势外推法和指数平滑法3种方法分别进行预测,再以预测误差平方和最小为目标,将预测值的加权问题转化为优化问题,求解得到各种方法预测值的权值.然后,将3种方法所得的预测结果用最优加权法进行组合,得到组合预测值.最后,应用组合预测法对由再生水补给的永定河中的DO值进行预测,并与单一预测模型比较.仿真结果表明,组合模型可以平衡各种方法的偏差,模型的适用性和预测精度有所改善. 展开更多
关键词 再生水水质 组合预测 灰色预测模型 趋势外推法 指数平滑法
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黄土路基沉降量预测方法的研究 被引量：22
8
作者 郑建国 王婷 张继文 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期321-326,共6页
归纳对比了评估指南所提出的几种常用沉降预测模型的优缺点,提出检验任一拟合方法是否是通过实测沉降数据预测最终沉降量的最优方法,除检验其拟合精度外,还必须检验其预测精度,并基于所提出的拟合指标及预测指标,分析郑西客运专线实测... 归纳对比了评估指南所提出的几种常用沉降预测模型的优缺点,提出检验任一拟合方法是否是通过实测沉降数据预测最终沉降量的最优方法,除检验其拟合精度外,还必须检验其预测精度,并基于所提出的拟合指标及预测指标,分析郑西客运专线实测数据后提出了适用于黄土路基沉降预测的预测方法。并根据组合预测的思想,通过加权系数调整各单一预测模型的比例,基于最小二乘法进行求解,建立了组合预测模型。探讨了其拟合及预测精度,指出使用组合预测模型可综合利用各种方法所提供的信息,有效地减少单个预测模型受随机因素的影响,较大地提高预测精度,其拟合精度比任何单一预测模型高得多。但用其预测之前,必须将参与组合的模型进行筛选,预测精度与所选取的筛选准则是否合理息息相关,如何选择一个比较合理的筛选准则使得在保证被筛选用于最优组合模型的预测模型其权系数均大于0的前提下,误差平方和最小,仍需进一步研究。 展开更多
关键词 预测 组合预测法 黄土路基
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基于灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测 被引量：19
9
作者 鲍雅萍 马金元 宋强 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期791-793,共3页
针对钢铁生产过程中烧结矿碱度检测的难题,利用灰色预测的GM(1,1)模型与BP神经网络进行组合,建立了灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测模型,选取10个与矿碱度有关的输入变量,对这些变量分别进行灰色GM(1,1)预估,再进行BP神经网络预测,获... 针对钢铁生产过程中烧结矿碱度检测的难题,利用灰色预测的GM(1,1)模型与BP神经网络进行组合,建立了灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测模型,选取10个与矿碱度有关的输入变量,对这些变量分别进行灰色GM(1,1)预估,再进行BP神经网络预测,获得烧结矿碱度预测结果,仿真结果的相对误差小于0.005%. 展开更多
关键词 灰色模型 神经网络 组合预测模型 烧结矿 碱度
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组合预测模型的回归分析方法 被引量：12
10
作者 谢开贵 周家启 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期62-65,共4页
给出求解组合预测权系数的回归分析方法 ,文章首先给出了基于最小二乘和最小一乘准则的线性回归组合预测模型 ,然后应用最小二乘原理得到权系数最小二乘估计值。由于最小一乘准则下 ,目标函数不可微 ,传统的优化规划方法无法求解 ,故文... 给出求解组合预测权系数的回归分析方法 ,文章首先给出了基于最小二乘和最小一乘准则的线性回归组合预测模型 ,然后应用最小二乘原理得到权系数最小二乘估计值。由于最小一乘准则下 ,目标函数不可微 ,传统的优化规划方法无法求解 ,故文中提出用基于最小二乘的逐步变权方法进行求解。同时 ,还给出了百分误差绝对值最小为目标的组合预测模型及权系数求解方法。通过实例分析 ,表明组合预测模型的预测精度很高 。 展开更多
关键词 回归分析方法 组合预测模型 最小二乘准则 最小一乘准则 逐步变权法 组合预测权系数
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基于SSA-LSTM模型的短期电力负荷预测 被引量：19
11
作者 赵婧宇 池越 周亚同 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2022年第6期71-79,共9页
电力负荷预测实质是时间序列预测问题,存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度,解决长短期记忆神经网络(LSTM)参数选取随机性大、选取困难的问题,本文提出了一种利用麻雀搜索算法(SSA)优化长短期记忆神经网络参数的短期电力... 电力负荷预测实质是时间序列预测问题,存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度,解决长短期记忆神经网络(LSTM)参数选取随机性大、选取困难的问题,本文提出了一种利用麻雀搜索算法(SSA)优化长短期记忆神经网络参数的短期电力负荷预测模型(SSA-LSTM),通过历史用电负荷数据、相关影响因素数据对待预测日进行负荷预测。首先,对历史用电负荷数据、天气、节假日等影响因素进行预处理。其次,将处理好的数据用以训练模型,借助麻雀搜索算法对长短期记忆神经网络的参数进行寻优,使输入数据与网络结构更好地进行匹配。最后,进行负荷预测同时对比其他算法模型进行分析。算例结果表明,本文所提模型能够有效提高预测精度且在进行短期负荷预测中具有有效性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) 长短期记忆神经网络(LSTM) 组合预测 预测精度
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基于不同优化准则的风电功率预测 被引量：18
12
作者 张露 卢继平 +1 位作者 梅亦蕾 朱三立 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期139-145,共7页
为了获得较好的风电功率预测综合评价指标和提高风电功率预测精度,提出基于不同优化准则的风电功率预测模型。首先,通过基于贴近度的单项预测模型的择优方法得到较高精度的单项预测模型,然后利用选择出的单项预测模型分别以平均相对误... 为了获得较好的风电功率预测综合评价指标和提高风电功率预测精度,提出基于不同优化准则的风电功率预测模型。首先,通过基于贴近度的单项预测模型的择优方法得到较高精度的单项预测模型,然后利用选择出的单项预测模型分别以平均相对误差最小、平均绝对误差最小和均方根误差最小为优化准则建立不同的组合预测模型,最后利用灰色关联度分析方法确定每种组合预测模型在优化模型中的权系数,进而得到优化模型。以风电场的实际数据进行验证,结果表明:与各单项预测模型、不同优化准则的组合预测模型及其他组合模型相比,所提优化模型的整体误差指标较小,有效地提高了预测精度,证明了所提模型的有效性和实用性。 展开更多
关键词 风电 贴近度 单项预测模型 优化准则 组合预测模型 灰色关联度分析 优化 模型
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应用遗传算法确定组合预测权系数 被引量：4
13
作者 谢开贵 高翔 +1 位作者 周家启 郑继明 《重庆邮电学院学报（自然科学版）》 1999年第4期24-29,64,共7页
给出基于遗传算法的组合预测权系数确定方法。该方法对目标函数无连续、可微等要求，能较快地收敛到全局最优权系数。仿真结果表明该方法是可行的，预测精度是非常高的。
关键词 组合预测模型 遗传算法 权系数
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交通能源需求量组合预测模型研究 被引量：12
14
作者 张晓东 阳亮 《南京工程学院学报（自然科学版）》 2008年第2期62-66,共5页
本文尝试将组合预测法应用于我国交通能源需求量的预测,以提高预测精度.通过赋予合理权重,将误差修正模型、非线性回归模型和多元回归模型加权组合建立组合预测模型.对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、希尔不等系数(TheilIC)和均方... 本文尝试将组合预测法应用于我国交通能源需求量的预测,以提高预测精度.通过赋予合理权重,将误差修正模型、非线性回归模型和多元回归模型加权组合建立组合预测模型.对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、希尔不等系数(TheilIC)和均方根误差(RMSE)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度. 展开更多
关键词 交通能源需求量 组合预测模型 误差修正模型 非线性回归模型 多元回归模型
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基于灰色神经网络的能源消费组合预测模型 被引量：11
15
作者 付加锋 蔡国田 张雷 《资源开发与市场》 CAS 2006年第3期216-219,共4页
组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)3种模型与人工神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的... 组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)3种模型与人工神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费组合预测模型,实证分析结果获得了更为精确的预测效果,可以作为能源消费预测的有效工具。同时,能源消费的预测结果也表明今后必须以节能为主导思想,努力建设资源节约型社会和环境友好型社会。 展开更多
关键词 灰色神经网络 能源消费 组合预测模型
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证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究 被引量：11
16
作者 谭华 谢赤 +2 位作者 孙柏 储慧斌 闫瑞增 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期86-89,共4页
提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作... 提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具. 展开更多
关键词 神经网络 灰色理论 灰色神经网络 组合预测 证券市场
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最优加权预测在吉林省粮食产量预测中的应用 被引量：8
17
作者 王波 郭夜白 +1 位作者 高来斌 仲崇文 《吉林农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期760-763,共4页
根据最优加权理论来确定权重,将时间序列模型、指数平滑模型和GM(1,1)预测模型加以组合,利用吉林省1952—2007年的粮食产量统计数据,建立了吉林省粮食产量的组合预测模型,并预测出吉林省2008—2015年的粮食产量:2008年的粮食产量为2 79... 根据最优加权理论来确定权重,将时间序列模型、指数平滑模型和GM(1,1)预测模型加以组合,利用吉林省1952—2007年的粮食产量统计数据,建立了吉林省粮食产量的组合预测模型,并预测出吉林省2008—2015年的粮食产量:2008年的粮食产量为2 798.8万t,2015年将达到3 377.01万t,年均增长率为2.72%。 展开更多
关键词 组合预测 粮食产量 时间序列模型 GM(1 1)预测模型
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基于区间相似度IOWGA算子的三角模糊数组合预测模型 被引量：10
18
作者 谢小军 马虹 +1 位作者 朱宁 杨付贵 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第23期23-27,共5页
文章将三角模糊数序列用等量信息的面积序列、中界点序列、重心序列三个指标序列进行替代,保持了三角模糊数的完备性和整体趋势。定义了三角模糊数左右区间概念,提出了一种区间相似度的度量公式,将三角模糊数左右区间的相似度作为最优... 文章将三角模糊数序列用等量信息的面积序列、中界点序列、重心序列三个指标序列进行替代,保持了三角模糊数的完备性和整体趋势。定义了三角模糊数左右区间概念,提出了一种区间相似度的度量公式,将三角模糊数左右区间的相似度作为最优准则的度量指标,通过引入偏好系数将其转化为单目标优化模型,并引入诱导有序加权几何平均算子(IOWGA),建立了基于区间相似度的IOWGA算子的变权系数三角模糊数组合预测模型。通过实例分析验证了模型的有效性,并对偏好系数作出了灵敏度分析。 展开更多
关键词 三角模糊数 区间相似度 IOWGA算子 组合预测模型
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变权组合预测模型在大坝安全监测中的应用 被引量：10
19
作者 金永强 顾冲时 于鹏 《水电自动化与大坝监测》 2006年第5期60-62,共3页
简要介绍了组合预测模型的基本原理,该模型改进了单一模型考虑因素的片面性,但常规的组合预测模型的权系数是固定的。考虑到各种模型的预测精度的变化,以及大坝安全监测数据存在的突变、时效等因素,固定权系数的组合预测模型有待进一步... 简要介绍了组合预测模型的基本原理,该模型改进了单一模型考虑因素的片面性,但常规的组合预测模型的权系数是固定的。考虑到各种模型的预测精度的变化,以及大坝安全监测数据存在的突变、时效等因素,固定权系数的组合预测模型有待进一步改进。文中提出了变权系数组合预测模型,并将其用于实际的大坝安全监测工程。结果表明,变权组合预测模型的预报精度高于其他模型,是一种值得推广的方法。 展开更多
关键词 大坝安全监测 组合预测模型 变权系数
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面向多价值链的汽车配件需求预测模型 被引量：8
20
作者 任春华 孙林夫 韩敏 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期2786-2800,共15页
基于第三方零部件多产业链业务协同云服务平台中汽车配件的销售现状,配件代理商没有充分考虑跨链销售、跨链调拨、多链销售等配件需求。为提高配件需求预测的准确率,首先提出一种优势矩阵(AM)结合轻梯度提升机(LightGBM)、门控循环神经... 基于第三方零部件多产业链业务协同云服务平台中汽车配件的销售现状,配件代理商没有充分考虑跨链销售、跨链调拨、多链销售等配件需求。为提高配件需求预测的准确率,首先提出一种优势矩阵(AM)结合轻梯度提升机(LightGBM)、门控循环神经网络(GRU)的组合预测模型(LightGBM_GRU_AM),该模型通过引入优势矩阵获取单个模型的最优权重系数,通过加权后的组合模型进行需求预测。考虑到组合模型中某时刻子模型的预测效果优于组合模型,为进一步提高预测的准确率,设计了一种基于LightGBM、GRU和LightGBM_GRU_AM的半组合预测模型,该模型采用子模型优选策略,在训练过程中利用最小绝对误差建立子模型分类标签,以特征提取和分类回归树建立子模型选取规则,根据数据特征采用不同的子模型进行预测,集成不同时刻的预测值形成最终的需求预测。最后集成第三方云平台中多链配件销售和配件相关售后服务数据进行算例分析,相比其他7种预测模型,提出的2种预测模型不但能有效降低预测误差,而且半组合预测模型更有优势,同时也为配件代理商提供采购决策支持。 展开更多
关键词 汽车配件 多价值链 轻梯度提升机 门控循环神经网络 优势矩阵 组合预测模型 半组合预测模型 子模型优选 需求预测
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