【摘 要】
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近年来,基于时间序列分析的预测,在各种领域均得到广泛的运用,如天气预报、股市行情、经济金融、通信信号处理等。随着数学理论研究的深入和数学应用实践的发展,人们发现,现
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近年来,基于时间序列分析的预测,在各种领域均得到广泛的运用,如天气预报、股市行情、经济金融、通信信号处理等。随着数学理论研究的深入和数学应用实践的发展,人们发现,现实中待处理的时间序列数据,有些可以用随机时间序列来刻画,有些却适合用混沌时间序列来建模。因此,预测时间序列就不能仅停留于传统的数理统计方法。本文首先介绍了随机时间序列的几个模型,及基于这些模型的预测方法,然后深入研究了基于混沌时间序列的预测,并用加权一阶局域法预测成都市生活物价指数,还将此方法与经济预测中最常用的方法――指数平滑法作比较,计算机模拟试验表明,基于混沌时间序列的加权一阶局域法的预测效果比指数平滑法要好。
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