共 5 条
[1]
基于GM(1,1)和ARMA组合模型的桥梁监测数据预测[J]. 张弛,薛丽.施工技术. 2017(S2)
基于ARIMA模型、灰色模型和回归模型的预测比较
被引：71
作者：
李志超
刘升
机构：
[1] 上海工程技术大学管理学院
来源：
关键词：
ARIMA模型;
GM(1,1)模型;
CPI指数;
预测比较;
D O I：
10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.23.007
中图分类号：
O21 [概率论与数理统计];
N941.5 [灰色系统理论];
F126.1 [人民消费水平、结构];
学科分类号：
020208 ;
070103 ;
0714 ;
摘要：
文章以上海市月度居民消费价格指数的预测为例,分别建立ARIMA模型、灰色模型GM(1,1)和一元n阶多项式回归模型。ARIMA模型定阶采用最小AIC准则,最终选择了ARIMA(3,1,7)模型;灰色模型GM(1,1)的数据维度选择采用动态比较的方法,三期预测分别选用了12、13、14个样本数据;一元n阶多项式回归模型根据最小残差原则选择了23阶模型。最后比较三种模型的预测精度,得到结论灰色模型GM(1,1)和ARIMA(3,1,7)模型比较适合对CPI指数进行短期预测且预测精度相差不多,而一元n阶多项式回归模型预测精度较差,不适合短期预测。
引用
收藏
页码：38 / 41
页数：4
相关论文