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文章针对CPI时间序列的非线性特征,运用混沌理论对其相空间进行了重构,并求出其最大Lyapu nov指数大于零,从而判断CPI时间序列的混沌特性,利用混沌BP混合算法（CBP）构建了CPI预测模型。结果表明,该模型在6个月内具有较高的精度。
基于混沌神经网络算法的CPI预测
【摘 要】
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文章针对CPI时间序列的非线性特征,运用混沌理论对其相空间进行了重构,并求出其最大Lyapu nov指数大于零,从而判断CPI时间序列的混沌特性,利用混沌BP混合算法（CBP）构建了CPI预
【机 构】
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齐齐哈尔大学经济与管理学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2012年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71072074）, 黑龙江省自然科学基金资助项目（G201123）
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