基于神经网络灰色Verhulst算法的CPI预测模型

发布时间：2017-10-30 04:31

  本文关键词：基于神经网络灰色Verhulst算法的CPI预测模型

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【摘要】：为了提高居民消费价格指数的预测精度,对于呈近似S形的CPI时间序列,利用灰色Verhulst模型对其预测。构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式,利用BP神经网络对原始数据与灰色Verhulst预测值的残差进行训练。仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文献[1]的总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhulst模型中能较好地提高预测精度。
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;
【关键词】： 居民消费价格指数 灰色Verhulst模型 人工神经网络 残差修正
【分类号】：F222.33;F224
【正文快照】： 0引言目前,对CPI研究的方法主要有时间序列分析,神经网络,灰色模型等。谢佳丽,杨善朝,梁鑫[1]通过运用非平稳时间序列对CPI月度数据建立乘积季节ARIMA模型,虽然取得较好结果,但线性预测模型未能反映CPI变化的不确定性与非线性,无法克服随机干扰因素对CPI变化的影响,随着预测

【共引文献】

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本文编号：1116133