基于ARIMA与数据累加生成的区间时间序列混合预测模型

• 作者: 曾祥艳 赖丽洁
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: ARIMA模型 灰色模型 区间序列预测 区间中值 区间半径
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 79-86
• 页数: 8页
• 分类号: N32
• 字数: 3595字
• 语种: 中文

摘要

为了提高区间时间序列的模型预测精度,提出一种改进ARIMA模型的方法.将 二元与三元区间序列分别转换为含有等量信息的实数序列,结合灰色模型中的数据累加处理方法和ARIMA模型实现实数序列建模,还原处理得到区间预测序列.数据分析表明,当区间序列波动较小 时,不进行数据累加处理就能得到较高精度的区间预测序列,而当区间序列波动较大时,数据累加 处理方法消除了原数据的随机性,更好地挖掘了建模序列的规律,因而得到更高精度的预测序列.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾祥艳	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	28	179	7.0	13.0
2	赖丽洁	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	1	2	1.0	1.0