【摘 要】
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文章引入机器学习算法,基于改进的带有自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)-帝国竞争算法(ICA)—极限学习机(ELM),构建中国采购经理人指数预测模型,引入Diebold-Ma
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目（19BTJ054）;国家自然科学基金资助项目（71772113;11701071）;教育部人文社会科学研究资助项目（18YJC910013）
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文章引入机器学习算法,基于改进的带有自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)-帝国竞争算法(ICA)—极限学习机(ELM),构建中国采购经理人指数预测模型,引入Diebold-Mariano统计量进行预测结果的比较。结果发现:ICEEMDAN技术可以准确提取数据中的有效信息,改进模型拟合效果;提出的组合模型ICEEMDAN-ICA-ELM预测效果优良,泛化能力强,误差较小,能够为PMI的走势提供新的预测方法。
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