【摘 要】
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经典时间序列模型是CPI预测较为常用的方法,该方法建模前未对数据进行预处理,导致模型预测精度不高。为此提出一种小波时间序列模型方法:首先通过小波分解与重构消除时间序列
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年骨干人才国内外访学研修项目(gxgnfx2019069);安徽新华学院自然科学研究项目(2016zr013);安徽省大学生创新创业训练计划项目(201712216065)
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经典时间序列模型是CPI预测较为常用的方法,该方法建模前未对数据进行预处理,导致模型预测精度不高。为此提出一种小波时间序列模型方法:首先通过小波分解与重构消除时间序列的白噪声;然后将重构的近似分量和细节分量,分别建立时间序列模型;最后对两个分量的预测结果进行重构,得到序列的最终预测结果。实验以2000年1月至2015年12月期间的安徽省月度CPI序列作为实证分析对象,分别构建经典时间序列模型和小波时间序列模型,通过比较两种模型的预测精度,发现小波序列模型明显优于经典时间序列模型。
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