时间序列ARIMA与BP神经网络组合模型在CPI预测中的应用

• 作者: 孟毅
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: CPI ARIMA时间序列 BP神经网络 BP-ARIMA组合模型
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 1079-1083
• 页数: 5页
• 分类号: F224.0
• 字数: 4575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2018.06.035

摘要

CPI是消费者在市场内进行消费和服务时所支付的价格随时间变化的平均指数.由于CPI对很多经济指标都有影响,它备受人们的关注.本文选取了ARIMA时间序列、BP神经网络和BP-ARIMA组合模型的三种方法对2009～2017年我国的CPI月度数据进行建模,并以此预测2017年度各月的CPI.结果表明,BP-ARIMA组合模型预测效果最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟毅	岭南师范学院商学院	7	7	1.0	2.0