基于ARIMA-ANN的时间序列组合预测模型

• 作者: 张吉刚 梁娜
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: BP神经网络 ARIMA模型 单位根检验
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 数理研究
• 页码范围: 86-88,109
• 页数: 4页
• 分类号: F59:O23
• 字数: 2275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-948X.2008.04.024

摘要

目前,时间序列预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单一预测方法.近年来的研究表明,组合预测方法比单一预测具有更高的预测精度.提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的预测新方法,对中国GDP的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在非平稳时序的预测中的应用是可行、有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁娜	咸宁学院数学系	33	127	6.0	10.0
2	张吉刚	咸宁学院数学系	32	137	7.0	10.0