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基于GM(1,1),BP和ARIMA模型的居民消费价格指数预测研究
1
作者
黄树花
李伟能
《经济视野》
2014年第2期-,共2页
本文通过对CPI数据进行分析,利用滑动平均法分离出季节指数,首先对趋势项建立了灰色预测模型,对周期项建立ARIMA模型,并与由BP神经网络建立的模型比较,得出对周期项由BP神经网络建立的模型预测效果比较好,最后利用乘法模型对其进...
本文通过对CPI数据进行分析,利用滑动平均法分离出季节指数,首先对趋势项建立了灰色预测模型,对周期项建立ARIMA模型,并与由BP神经网络建立的模型比较,得出对周期项由BP神经网络建立的模型预测效果比较好,最后利用乘法模型对其进行集成。
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关键词
集成模型
ARIMA模型
CPI预测
GM(1
1)模型
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职称材料
基于支持向量回归与BP神经网络对创业板指数的预测研究
被引量:
1
2
作者
李伟能
黄树花
《电子技术与软件工程》
2013年第24期23-24,共2页
本文主要选取了中国创业板指数2010年6月2日到2013年11月22日的840个样本数据,分别用支持向量回归(SVR)和BP(back propagation)神经网络对其开盘指数进行了分析和预测,预测结果表明,支持向量回归在小样本的条件下在预测精度、全局最优...
本文主要选取了中国创业板指数2010年6月2日到2013年11月22日的840个样本数据,分别用支持向量回归(SVR)和BP(back propagation)神经网络对其开盘指数进行了分析和预测,预测结果表明,支持向量回归在小样本的条件下在预测精度、全局最优上要优于BP神经网络,对新型的算法进行了一定的探索。
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关键词
支持向量回归
BP
神经网络
创业板指数
开盘指数
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职称材料
题名
基于GM(1,1),BP和ARIMA模型的居民消费价格指数预测研究
1
作者
黄树花
李伟能
机构
云南大学数学与统计学院 云南 昆明
出处
《经济视野》
2014年第2期-,共2页
文摘
本文通过对CPI数据进行分析,利用滑动平均法分离出季节指数,首先对趋势项建立了灰色预测模型,对周期项建立ARIMA模型,并与由BP神经网络建立的模型比较,得出对周期项由BP神经网络建立的模型预测效果比较好,最后利用乘法模型对其进行集成。
关键词
集成模型
ARIMA模型
CPI预测
GM(1
1)模型
分类号
TP1 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于支持向量回归与BP神经网络对创业板指数的预测研究
被引量:
1
2
作者
李伟能
黄树花
机构
云南大学数学与统计学院
出处
《电子技术与软件工程》
2013年第24期23-24,共2页
文摘
本文主要选取了中国创业板指数2010年6月2日到2013年11月22日的840个样本数据,分别用支持向量回归(SVR)和BP(back propagation)神经网络对其开盘指数进行了分析和预测,预测结果表明,支持向量回归在小样本的条件下在预测精度、全局最优上要优于BP神经网络,对新型的算法进行了一定的探索。
关键词
支持向量回归
BP
神经网络
创业板指数
开盘指数
分类号
F832.51 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GM(1,1),BP和ARIMA模型的居民消费价格指数预测研究
黄树花
李伟能
《经济视野》
2014
0
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职称材料
2
基于支持向量回归与BP神经网络对创业板指数的预测研究
李伟能
黄树花
《电子技术与软件工程》
2013
1
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