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基于DFA方法的自组织组合预测模型的应用
  • ISSN号：房地产;-投资风险;测度;模糊马尔可夫链
  • 期刊名称：统计与决策
  • 时间：0
  • 页码：42-45
  • 语言：中文
  • 分类：F201[经济管理—国民经济]
  • 作者机构：[1]四川大学工商管理学院,成都610064
  • 相关基金：基金项目：国家自然科学基金资助项目（70771067）
  • 相关项目：基于自组织数据挖掘的CRM客户分析研究
作者： 叶学芳|何跃|
关键词： 工业增加值, DFA, GMDH, ARIMA, 自组织组合预测
中文摘要：

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。

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基于自组织数据挖掘的CRM客户分析研究
期刊论文 43 会议论文 11
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