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本文通过对CPI数据进行分析，利用滑动平均法分离出季节指数，首先对趋势项建立了灰色预测模型，对周期项建立ARIMA模型，并与由BP神经网络建立的模型比较，得出对周期项由BP神经网络建立的模型预测效果比较好，最后利用乘法模型对其进行集成。
基于GM（1，1），BP和ARIMA模型的居民消费价格指数预测研究
【摘 要】
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本文通过对CPI数据进行分析，利用滑动平均法分离出季节指数，首先对趋势项建立了灰色预测模型，对周期项建立ARIMA模型，并与由BP神经网络建立的模型比较，得出对周期项由BP神经网络建
【机 构】
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云南大学数学与统计学院云南昆明650091
【出 处】
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经济视野
【发表日期】
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2014年2期
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