需要金幣： 500 個金幣 |
資料包括：完整論文 |  |
 |
| 轉(zhuǎn)換比率：金額 X 10=金幣數(shù)量， 例100元=1000金幣 | 論文字?jǐn)?shù)：10995 |  | |
| 折扣與優(yōu)惠：團購最低可5折優(yōu)惠 - 了解詳情 | 論文格式：Word格式(*.doc) |  |
摘要:居民消費價格指數(shù)(CPI)是反映國民經(jīng)濟和百姓生活的重要指標(biāo)，是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點.目前，CPI預(yù)測主要采用基于傳統(tǒng)研究方法或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單一預(yù)測方法.近年來的研究表明，組合預(yù)測方法比單一預(yù)測方法具有更高的預(yù)測精度.本文在深入分析了CPI的基礎(chǔ)上，建立了單整自回歸移動平均(ARIMA)融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)的CPI時間系列預(yù)測模型.通過對我國CPI月度數(shù)據(jù)的仿真實驗，將融合模型與單一模型進行比較，預(yù)測結(jié)果證實，ARIMA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測明顯優(yōu)于單一方法的預(yù)測. 關(guān)鍵詞：單整自回歸移動平均；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；融合模型；CPI預(yù)測
目錄 摘要 ABSTRACT 第一章 引言-1 第二章 ARIMA和NN模型-4 2.1 ARIMA模型-4 2.1.1 ARIMA模型概念-4 2.1.2 ARIMA模型構(gòu)建及預(yù)測步驟-5 2.2 NN模型-6 2.2.1 NN模型的基本概念-6 2.2.2 BPNN模型及其算法-8 2.2.3 BPNN模型結(jié)構(gòu)-9 2.3 ARIMA和NN的融合模型-10 第三章 融合模型在CPI預(yù)測中的應(yīng)用-12 3.1 樣本數(shù)據(jù)分析-12 3.2 ARIMA融合BPNN的CPI預(yù)測模型構(gòu)建-13 第四章 結(jié)論-19 參考文獻-20 致 謝-23 |
