發(fā)布時間：2017-11-16 21:02

  本文關(guān)鍵詞：ARIMA結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對核心交易量預(yù)測的研究

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【摘要】：創(chuàng)建浦發(fā)銀行生產(chǎn)運(yùn)維系統(tǒng)的主要目的是全面反映生產(chǎn)運(yùn)行狀況,其中核心交易量是一個重要指標(biāo),預(yù)測未來核心交易量可以幫助相關(guān)負(fù)責(zé)人提前制定任務(wù)部署,降低風(fēng)險。核心交易量因會受到多元化因素的影響,所以此時間序列較為復(fù)雜,它同時包含線性特征與非線性特征。本文首先對擅長預(yù)測線性序列的ARIMA模型進(jìn)行研究,探究模型識別的方法,提高模型的推廣能力,并使用Eviews進(jìn)行仿真。其次對擅長預(yù)測非線性序列的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究,探究最適合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),選擇相對較適合的學(xué)習(xí)函數(shù)與訓(xùn)練函數(shù),并使用MATLAB實(shí)現(xiàn)對核心交易量的預(yù)測。單一模型在它擅長的領(lǐng)域預(yù)測能力較好,但在某些方面仍存在缺陷,為了彌補(bǔ)單一模型在某些方面的不足,本文提出使用ARIMA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型,在深入研究其原理之后,對所提出的組合模型進(jìn)行完善與改進(jìn),實(shí)現(xiàn)其更優(yōu)的預(yù)測性能。最后對各個模型進(jìn)行對比,得出相對最優(yōu)的模型來預(yù)測核心交易量。
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F832.33;TP183

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本文編號：1193640