基于混合模型的模糊时间序列预测的研究

发布时间：2017-10-09 14:14

  本文关键词：基于混合模型的模糊时间序列预测的研究

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【摘要】：将移动自回归模型,减法聚类,神经网络,模糊逻辑系统相结合,设计基于模糊时间序列预测的混合系统模型,基于所设计的混合模型研究居民消费价格指数(CPI)的模糊时间序列预测问题,应用BP算法调整系统参数,并给出仿真研究。仿真结果表明,所设计的混合模型应用于CPI的模糊时间序列预测是可行的与有效的。
【作者单位】： 辽宁工业大学理学院;
【关键词】： 时间序列 移动自回归模型 模糊逻辑系统 神经网络 BP算法
【基金】：辽宁省高人才资助项目(2012921055)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 在时间序列预测领域,解决预测问题最有力的方法是不仅要能准确的进行预测,还要能发现时间序列的动态行为和揭示动态现象背后的规律。时间序列分析预测法是系统预测的最基本的方法。目前时间序列预测法有:简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋

【参考文献】

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本文编号：1000628