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| 基于ARIMA的多元时间序列神经网络预测模型研究 | |
| 引用本文： | 刘全,刘汀.基于ARIMA的多元时间序列神经网络预测模型研究[J].统计与决策,2009(11). |
| 作者姓名： | 刘全 刘汀 |
| 作者单位： | 1. 成都信息工程学院,成都,610103 2. 西南交通大学,外国语学院,成都,611756 |
| 摘 要： | 文章基于ARIMA模型具备准确提取时间序列当前值、过去值及误差值之间回归关系的能力,人工神经网络具备对各种变量的感知能力强,非线性逼近、自适应、自学习性等特性,构建了一种多元时间序列预测模型,并进行了理论探讨和实证.该模型能较准确模拟和预测时间序列的变化规律,可较好满足时复杂时间序列的分析预测需求. |
| 关 键 词： | ARIMA模型 多元时间序列 BP神经网络 预测模型 |
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