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传统的ARIMA模型已广泛应用于研究年际变化形成的时间序列,然而在研究中,年内和季内变化所带来的影响往往被忽视.为了考虑序列的年内和季内变化,对ARIMA模型进行改进,提升预测精度.通过实例分析,显示改进的ARIMA模型的预测效果最好.
改进ARIMA模型及其预测
【摘 要】
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传统的ARIMA模型已广泛应用于研究年际变化形成的时间序列,然而在研究中,年内和季内变化所带来的影响往往被忽视.为了考虑序列的年内和季内变化,对ARIMA模型进行改进,提升预
【机 构】
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商丘工学院基础部 河南 商丘 476000
【出 处】
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福建质量管理
【发表日期】
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2019年11期
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