本文關(guān)鍵詞：基于時間序列ARIMA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測模型

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【摘要】：文章將時間序列ARIMA模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合,設(shè)計(jì)一種組合預(yù)測模型,并將其應(yīng)用于實(shí)際預(yù)測中,通過實(shí)際預(yù)測檢驗(yàn)了組合預(yù)測模型在實(shí)際預(yù)測中的有效性。研究發(fā)現(xiàn),組合預(yù)測模型在預(yù)測精度方面總體上優(yōu)于這兩個單項(xiàng)預(yù)測模型,因此這種組合預(yù)測模型具有良好的預(yù)測效能。
【作者單位】： 重慶科技學(xué)院工商管理學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金資助項(xiàng)目(011CCJ004)
【分類號】：O211.61;TP183
【正文快照】： 0引言隨著國內(nèi)研究事業(yè)的不斷推進(jìn),預(yù)測領(lǐng)域也取得了較為顯著的突破,其中重要的表現(xiàn)就是大量預(yù)測方法被應(yīng)用到各個領(lǐng)域,預(yù)測精度不斷提高。就理論界而言,隨著預(yù)測方法應(yīng)用的不斷推廣,對該方法的預(yù)測精度要求也就日益提高。因此,如何在原來的預(yù)測方法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),力爭提高預(yù)

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