基于ARIMA与数据累加生成的区间时间序列混合预测模型

摘要：

为了提高区间时间序列的模型预测精度,提出一种改进ARIMA模型的方法.将 二元与三元区间序列分别转换为含有等量信息的实数序列,结合灰色模型中的数据累加处理方法和ARIMA模型实现实数序列建模,还原处理得到区间预测序列.数据分析表明,当区间序列波动较小 时,不进行数据累加处理就能得到较高精度的区间预测序列,而当区间序列波动较大时,数据累加 处理方法消除了原数据的随机性,更好地挖掘了建模序列的规律,因而得到更高精度的预测序列.

关键词：ARIMA模型、灰色模型、区间序列预测、区间中值、区间半径

所属期刊栏目：37

分类号：N32(统计方法、计算方法)

资助基金：国家自然科学基金71561008;广西自然科学基金2014GXNSFAA118010;广西教育厅科研项目KY2015YB113

在线出版日期：2017-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：79-86