基于蚁群算法的组合预测方法在我国R&D经费投入中的应用

组合预测能够充分利用已知信息,从而提高预测精度。在组合预测中,权重的确定非常重要。提出一种新的求解组合预测加权平均系数的方法。依据最小二乘准则构造目标函数,并将改进的蚁群算法用于求解组合预测中的加权平均系数。将该方法运用到我国R&D经费投入预测中,从而证明了该方法的可行性和有效性。

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在我国 R D经费投入中的应用&肖智， 邹刚(重庆大学经济与工商管理学院，庆 40 3 )重 0 05摘要：组合预测能够充分利用已知信息，而提高预测精度。在组合预测中，重的确定非常重要。提出一种新的求解组从权合预测加权平均系数的方法。据最小二乘准则构造目标函数，依并将改进的蚁群算法用于求解组合预测中的加权平均系 数。将该方法运用到我国 R D经费投入预测中，而证明了该方法的可行性和有效性。&从 关键词：组合预测；群算法；&D经费；续优化蚁 R连中图分类号： 3 1 G 1文献标识码： A文章编号：0 2 0 4 ( 0 )9 0 1— 3 10 - 2 1 0 60 -0 9 0 2

一

、

引言

模型，其能从各个角度提供有用信息，而得到比使从较精确的预测结果；另一个是如何求出加权平均系

R&D活动是科学创造和创新能力的活动，表达了一个国家和地区的科学创造和创新能力水平。管从理的需求出发，究政府 R研&D经费投入状况，为能

数，得组合预测模型更加有效地提高预测精度。本使文主要探讨的是如何求解加权平均系数。

科技决策、科技管理和制订财政科技投入政策提供重要参考依据，这就要求制定合理的 R D投资规模政&策。为此，先需要对 R首&D的投资规模进行需求预测【 l J 0

常见的加权平均系数确定方法有：算术平均法、标准差法、方差倒数法、均方倒数法、离异系数法、

A HP法、尔菲法、德最优加权法等。A P法和德尔菲 H法是主观赋权，因此会受到人为因素的影响；术平算均法计算简便快捷，对每个模型平均对待，但没有考虑模型的重要程度；离异系数法对最小离差的单个模

单个预测模型进行预测只能利用某个角度提供

相应的有效信息，而忽略了其他角度提供的有效信息，因此单项预测方法缺陷表现为信息源的不够广泛。另外，单个预测模型还受到模型设定形式等诸多因素的影响。合预测就是综合利用各种预测方法组所提供的信息，以适当的组合形式得出组合预测模型，够较大程

度的利用已知信息，而得到精度更高能从的预测值。合预测是 B t组 ae s和 G a gr 1 6 rn e在 9 9年首先提出的，有效地应用于模拟预测[组合预测的形并 2]。式有很多种，于加权平均形式的组合预测，关键对最的问题主要有两个：个是如何选择合适的单个预测一收稿日期：0 6 0— 7 2 0— 4 1

型赋予最大权重，使组合预测值向预测的平均值靠近；标准差法中权重的大小与模型标准差的大小相反，现了按模型拟合精度加权综合的思想；方倒体均数法是对误差平方和小的单个模型赋予较高的权重。

在以上的方法中，最优加权法的预测精度是最高的，因为最优加权法的实质就是依据某种最优准则 (最如

小二乘准则 )构造目标函数，某种约束下使目标来在函数最小化，而得到最优加权平均系数。这种方法从

的预测精度高，是计算复杂，往需要求解非线性但往

第一作者简介：肖￣(9 1 )男，庆人，授，士生导师，庆大学博士后，究方向：理科学与工程、息智能分析、计算方 16一，重教博重研管信软法。

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