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基于DFA方法的自组织组合预测模型的应用 被引量:1

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摘要 文章运用消除趋势波动分析(DFA)方法,计算了四川省工业增加值季度数据的标度指数,该指数表明四川省工业增加值的时间序列值具有长程相关特性,其预测模型有较好的拟合效果。在此基础上根据自组织数据挖掘的理论与方法,提出了自组织组合预测模型。模型预测结果及与ARIMA、GMDH自回归、SPSS曲线估计等三个单项预测模型及最优线性组合、人工神经网络组合等常用的组合预测模型的对比表明,自组织组合预测模型不仅改善了对数据样本的拟合精度,而且显著提高了模型的预测能力。
作者 叶学芳 何跃
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第23期42-45,共4页 Statistics & Decision
基金 国家自然科学基金资助项目(70771067)
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