基于时间序列ARIMA与BP神经网络的组合预测模型

发布时间：2017-11-15 22:01

  本文关键词：基于时间序列ARIMA与BP神经网络的组合预测模型

  更多相关文章： 时间序列ARIMA模型 BP神经网络算法 组合预测模型 有效性

【摘要】：文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。
【作者单位】： 重庆科技学院工商管理学院;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(011CCJ004)
【分类号】：O211.61;TP183
【正文快照】： 0引言随着国内研究事业的不断推进,预测领域也取得了较为显著的突破,其中重要的表现就是大量预测方法被应用到各个领域,预测精度不断提高。就理论界而言,随着预测方法应用的不断推广,对该方法的预测精度要求也就日益提高。因此,如何在原来的预测方法基础上进行改进,力争提高预

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本文编号：1191268