二重趋势时间序列的灰色组合预测模型

• 作者: 刘业政 宋仙磊 许波 陈思凤
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色理论 反向传播(BP)神经网络 自回归滑动平均(ARIMA) 二重时间序列 预测
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 115-117,142
• 分类号: TP18
• 字数: 3546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.08.034

摘要

神经网络、ARIMA等广泛应用于具有趋势变动性和周期波动性的二重趋势特征的时间序列预测,而这些单一的模型难以达到满意的预测效果.提出一种针对该特征的灰色组合模型,其基本思想是:从二重趋势时间序列中分离趋势变动项和周期波动项后,用灰色G(1,1)模型预测趋势变动项,引用BP网络和ARIMA的组合模型预测周期波动项,用乘积模型合成两部分预测值为灰色组合模型的最终预测值.实验表明:该灰色组合模型适应了二重趋势时间序列的特征,具有很好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘业政	合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室	137	1793	20.0	34.0
2	宋仙磊	合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室	3	35	3.0	3.0
3	陈思凤	合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室	7	35	4.0	5.0
4	许波	合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室	3	68	3.0	3.0