基于arima、bp神经网络与gm的组合模型

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摘要：为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列arima预测模型、bp神经网络及gm灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省人均gdp预测实例应用结果表明:组合预测模型很好地描述了山西省人均gdp的非线性发展,比单一预测方法具有更高的预测精度.组合模型发挥了这三种模型各自的优势,可以作为人均gdp预测的有效方法,该模型在时间序列的预测中是有效的.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94702A/201201/1001847262.html

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关键词：BP神经网络 ARIMA 组合模型 神经网络 Rim 时间序列 ARIMA模型 Bp网络 gm模型 组合预测模型