【摘 要】
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为了提高区间时间序列的模型预测精度,提出一种改进ARIMA模型的方法。将二元与三元区间序列分别转换为含有等量信息的实数序列,结合灰色模型中的数据累加处理方法和ARIMA模型
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71561008);广西自然科学基金(2014GXNSFAA118010);广西教育厅科研项目(KY2015YB113)
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为了提高区间时间序列的模型预测精度,提出一种改进ARIMA模型的方法。将二元与三元区间序列分别转换为含有等量信息的实数序列,结合灰色模型中的数据累加处理方法和ARIMA模型实现实数序列建模,还原处理得到区间预测序列。数据分析表明,当区间序列波动较小时,不进行数据累加处理就能得到较高精度的区间预测序列,而当区间序列波动较大时,数据累加处理方法消除了原数据的随机性,更好地挖掘了建模序列的规律,因而得到更高精度的预测序列。
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