商业数据的预测模型及其算法研究

• 作者: 周春光 徐振龙 王哲 邢辉
• 来源期刊: 吉林大学学报(信息科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 预测 神经网络 时间序列 回归分析
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 53-60
• 页数: 8页
• 分类号: TP183
• 字数: 6405字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2002.03.013

摘要

以商务流通中的经济时间序列数据为对象,设计实现了经济时间序列预测系统.在预测系统中采用了多种预测模型,设计实现了包括指数平滑算法、AR(Auto Regression)算法、Holt-Winter算法、回归分析算法在内的各种统计学算法,并且把神经网络引入到时间序列预测系统的模型中,采用动态学习的BP(Back Propagation)神经网络进行训练预测,取得了很好的实用效果.神经网络的预测模型与传统的统计方法相比,在预测的精度上有了很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王哲	吉林大学计算机科学与技术学院	279	1559	17.0	26.0
2	周春光	吉林大学计算机科学与技术学院	161	2128	25.0	39.0
3	徐振龙	吉林大学计算机科学与技术学院	3	35	2.0	3.0
4	邢辉	吉林大学计算机科学与技术学院	2	32	1.0	2.0