标题:模式匹配在GDP时间序列预测中的应用
作者:朱英伦;崔鹏程;
作者机构:[朱英伦;崔鹏程]山东大学数学学院
来源:科技和产业
出版年:2016
期:12
页码:80-83+93
关键词:自回归整合平均移动模型;时序模式匹配;动态时间弯曲距离;GDP预测
摘要:深入分析了自回归整合平均移动模型(ARIMA)以及时间序列在动态时间弯曲(DTW)距离下的匹配技术,并在此基础上建立了由多条时间序列集合而成的GDP整合时间序列预测模型。其基本思想是对与目标序列有着相同发展趋势的时间序列进行搜寻、匹配,并对这些具有相同历史进程时间序列所蕴含的信息进行充分的挖掘与利用,整合形成新的时间序列预测模型。仿真实验表明:整合GDP预测模型的预测准确率显著高于普通ARIMA模型的预测准确率,从而证实了整合时间序列模型用于GDP预测的准确性。
资源类型:期刊论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=CYYK201612017&DbName=CJFQ2016
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