基于指数平滑和人工智能算法的预测

发布时间：2021-07-05 12:42

　　本文为了能够提出有效解决中国商品价格指数（CGPI）预测的模型,对多种预测模型进行实际模拟计算。通过对多种模型进行优化和比较,最终得出了能够有效预测中国商品价格指数的模型。同时,成功得对初始的预测模型进行了优化,有效的提高了模型的预测精度。最终提出的预测模型不仅能应用于CGPI的预测,同时由于其改进之后总能选取全局最优参数,并且避免了偶然误差,因此可以对多种经济甚至其他领域的数据进行高效和高精度的预测。企业商品交易价格指数是一个综合衡量通货膨胀和经济波动的指标。如果央行即中国人民银行想及时和有效的建立和调整货币政策,那么对CGPI进行精确的预测是至关重要的。毫无疑问,对CGPI进行精确预测是一个很大的挑战,因为市场经济中存在大量的经济因素能对CGPI产生影响。在过去的数年中,指数平滑在很多实证领域得到了很好的应用,特别是在经济预测领域。因此本文首先会使用指数平滑模型对CGPI进行预测。然而,在预测过程中会发现,指数平滑也存在着一些不足。相对于其他预测方法,指数平滑的在进行预测的过程中所选取的参数对预测精度有较大影响,但是适当的参数有些难以选取。一般情况下都是人工根据经验或者数据的性状选... 

【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：37 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 企业商品价格指数定义以及对其预测的意义
    1.2 预测初始模型的选取及对该模型的历史回顾和文献回溯
    1.3 优化初始模型的算法及其历史回顾和理论分析
        1.3.1 遗传算法历史回顾和理论分析
        1.3.2 模拟退火算法历史回顾和理论分析
        1.3.3 粒子群算法历史回顾和理论分析
    1.4 本文的结构及主要内容
第二章 方法论
    2.1 指数平滑模型
        2.1.1 HolL模型
        2.1.2 阻尼Holt模型
        2.1.3 Pegels模型
        2.1.4 阻尼Pegels模型
    2.2 人工智能算法
        2.2.1 遗传算法
        2.2.2 模拟退火算法
        2.2.3 粒子群算法
    2.3 优化指数平滑模型
第三章 中国企业商品价格指数
第四章 预测中国企业商品价格指数
    4.1 指数平滑模型的预测结果
    4.2 比较原始平滑模型和优化指数平滑模型的预测精度
        4.2.1 Holt模型和它对应的优化模型的数据模拟计算结果
        4.2.2 阻尼Holt模型和它对应的优化模型的数据模拟计算结果
        4.2.3 Hegcls模型和它对应的优化模型的数据模拟计算结果
        4.2.4 阻尼Pegels模型和它对应的优化模型的数据模拟计算结果
第五章 总结与结论
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]CGPI与CPI在货币监测中的比较[J]. 杨越明,李豪明.  南方金融. 2005(03)



本文编号：3266093