本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)灰色Verhulst算法的CPI預(yù)測模型

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【摘要】：為了提高居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的預(yù)測精度,對于呈近似S形的CPI時(shí)間序列,利用灰色Verhulst模型對其預(yù)測。構(gòu)造基于時(shí)間序列的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出模式,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對原始數(shù)據(jù)與灰色Verhulst預(yù)測值的殘差進(jìn)行訓(xùn)練。仿真實(shí)例表明,該組合算法預(yù)測結(jié)果比單純使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文獻(xiàn)[1]的總體誤差要小,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到灰色Verhulst模型中能較好地提高預(yù)測精度。
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù) 灰色Verhulst模型 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 殘差修正
【分類號(hào)】：F222.33;F224
【正文快照】： 0引言目前,對CPI研究的方法主要有時(shí)間序列分析,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),灰色模型等。謝佳麗,楊善朝,梁鑫[1]通過運(yùn)用非平穩(wěn)時(shí)間序列對CPI月度數(shù)據(jù)建立乘積季節(jié)ARIMA模型,雖然取得較好結(jié)果,但線性預(yù)測模型未能反映CPI變化的不確定性與非線性,無法克服隨機(jī)干擾因素對CPI變化的影響,隨著預(yù)測

【共引文獻(xiàn)】

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