【摘 要】
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针对在基于回归的小样本组合预测中，容易出现预测模型多于用于组合预测的样本数量，导致回归系数无法估计的问题，文章从信息重组的角度对组合预测建模方法进行了研究。首先采用三
【机 构】
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海军工程大学装备经济管理系,海军工程大学理学院
【基金项目】
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海军工程大学基金资助项目(HGDQNJJ041;HGDQNEQJJ11016)
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针对在基于回归的小样本组合预测中，容易出现预测模型多于用于组合预测的样本数量，导致回归系数无法估计的问题，文章从信息重组的角度对组合预测建模方法进行了研究。首先采用三次样本插值对原始样本容量进行扩充，然后采用采用分片逆回归方法对扩充后的样本进行降维处理，并在此基础上构建基于回归的小样本组合预测模型。最后实例通过与常用组合预测方法结果的比较说明了该方法的可行性和有效性.
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