本文關(guān)鍵詞：基于混合模型的模糊時間序列預(yù)測的研究

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【摘要】：將移動自回歸模型,減法聚類,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模糊邏輯系統(tǒng)相結(jié)合,設(shè)計基于模糊時間序列預(yù)測的混合系統(tǒng)模型,基于所設(shè)計的混合模型研究居民消費價格指數(shù)(CPI)的模糊時間序列預(yù)測問題,應(yīng)用BP算法調(diào)整系統(tǒng)參數(shù),并給出仿真研究。仿真結(jié)果表明,所設(shè)計的混合模型應(yīng)用于CPI的模糊時間序列預(yù)測是可行的與有效的。
【作者單位】： 遼寧工業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 時間序列 移動自回歸模型 模糊邏輯系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法
【基金】：遼寧省高人才資助項目(2012921055)
【分類號】：TP183
【正文快照】： 在時間序列預(yù)測領(lǐng)域,解決預(yù)測問題最有力的方法是不僅要能準(zhǔn)確的進(jìn)行預(yù)測,還要能發(fā)現(xiàn)時間序列的動態(tài)行為和揭示動態(tài)現(xiàn)象背后的規(guī)律。時間序列分析預(yù)測法是系統(tǒng)預(yù)測的最基本的方法。目前時間序列預(yù)測法有:簡單序時平均數(shù)法、加權(quán)序時平均數(shù)法、移動平均法、加權(quán)移動平均法、趨

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1000628