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针对目前预测居民消费价格指数(CPI)所依赖的数据源单一,并且大多与CPI无本质关联的问题,提出了基于细分行业用电数据预测CPI的方法。该方法认为电力数据在一定程度上体现了社会生产的状况,因此利用电力数据预测CPI理论上能够提升模型预测精度。首先对所使用的时间序列数据进行了平稳性调整,将非平稳数据调整为平稳的数据。然后采用Pearson时延系数、带时延的KL-Divergence对不同行业用电数据对CPI的影响是否存在不同时延进行判断,其次用赤池信息量对不同行业时延进行最终选择。最后利用岭回归模型构