發(fā)布時間：2017-09-19 10:45

  本文關(guān)鍵詞：模式匹配在GDP時間序列預(yù)測中的應(yīng)用

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【摘要】：深入分析了自回歸整合平均移動模型(ARIMA)以及時間序列在動態(tài)時間彎曲(DTW)距離下的匹配技術(shù),并在此基礎(chǔ)上建立了由多條時間序列集合而成的GDP整合時間序列預(yù)測模型。其基本思想是對與目標(biāo)序列有著相同發(fā)展趨勢的時間序列進(jìn)行搜尋、匹配,并對這些具有相同歷史進(jìn)程時間序列所蘊(yùn)含的信息進(jìn)行充分的挖掘與利用,整合形成新的時間序列預(yù)測模型。仿真實驗表明:整合GDP預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確率顯著高于普通ARIMA模型的預(yù)測準(zhǔn)確率,從而證實了整合時間序列模型用于GDP預(yù)測的準(zhǔn)確性。
【作者單位】： 山東大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 自回歸整合平均移動模型 時序模式匹配 動態(tài)時間彎曲距離 GDP預(yù)測
【分類號】：F222.33
【正文快照】： 2016年我國國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)增幅為6.9%,于近25年內(nèi)首次低于7%,創(chuàng)下增幅的最低水平。而有關(guān)學(xué)者認(rèn)為中國經(jīng)濟(jì)在2016年將會“持續(xù)探底”,并預(yù)計2016年中國GDP實際增長水平將會進(jìn)一步降低。GDP是衡量一定時期內(nèi),某區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動中所生產(chǎn)的全部產(chǎn)品和勞務(wù)的價值總和,對于衡量一

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本文編號：881190