朱双磊1，陈华友1，2，*，张琦2，王一帆3
(1. 安徽大学 大数据与统计学院，合肥 230601； 2. 安徽大学 数学科学学院，合肥 230601； 3. 安徽大学 纽约石溪学院，合肥 230039)
摘 安徽大学 大数据与统计学院，合肥 230601； 2. 安徽大学 数学科学学院，合肥 230601； 3. 安徽大学 纽约石溪学院，合肥 230039) 要：针对非线性的加权几何平均组合预测模型，引入对数均方误差，并提出了对数均 值偏差、模型解释力系数、对数离差误差方差及预测方法差异性测度等概念。在此基础上，将组合 预测对数均方误差分解为对数均值偏差、因模型解释力不足而产生的对数方差以及基于模型解释力 系数的对数离差方差3个组成部分，从理论上探讨了对数均方误差的来源。同时，将组合预测对数 均方误差分解为单项预测方法对数均方误差的加权平均和预测方法差异性测度的加权平均两部分， 获得了有益的结论：提高单项预测方法的精度和预测方法差异性测度水平有利于减少加权几何平均 组合预测方法的对数均方误差，为组合预测单项方法的遴选提供了理论支持。通过实际案例，分析 了各组成部分以及单项预测方法之间的差异性测度对组合预测对数均方误差的影响。 关 键 词：组合预测；加权几何平均；对数均方误差；分解；差异性测度 中图分类号：O211.67 文献标志码：A 文章编号：1001-5965（2025）10-3535-12