典型文献
季节波动数据特征提取与分数阶灰色预测建模
文献摘要：
季节性波动数据具有长期趋势性、季节波动性与局部随机振荡性等复杂特征,这给其预测模型的合理构建造成了难度.文章首先通过排序函数f(xik)挖掘季节波动数据中相关元素的序位关系及其演变规律,实现了季节波动数据的特征提取及驱动项的构造.然后通过构建分数阶多变量灰色预测模型FMGM(1,N),实现了其累加阶数从正整数到全体实数的拓展与优化.最后,将FMGM(1,N)应用于具有季节波动性特征的我国GDP月度数据的拟合与预测,建模结果显示其模拟和预测精度优于当前主流的单变量及多变量灰色预测模型、非线性回归模型、Arima模型及智能建模方法(support vector machine,SVM;long short-term memory,LSTM).本研究成果为研究季节波动性数据提供了一种新的预测建模方法,对丰富和完善预测模型方法体系具有积极意义.
文献关键词：
季节波动数据;特征提取;多变量分数阶灰色预测模型;GDP月度数据建模
中图分类号：
作者姓名：
曾波;李惠;余乐安;白云
作者机构：
重庆工商大学管理科学与工程学院,重庆400067;北京化工大学经济管理学院,北京100029
文献出处：
引用格式：
[1]曾波;李惠;余乐安;白云-.季节波动数据特征提取与分数阶灰色预测建模)[J].系统工程理论与实践,2022(02):471-486
A类：
季节波动数据,xik,FMGM,多变量分数阶灰色预测模型
B类：
数据特征,预测建模,季节性波动,长期趋势,趋势性,季节波动性,随机振荡,复杂特征,合理构建,建造成,关元,序位,演变规律,多变量灰色预测模型,累加,阶数,正整数,实数,月度,非线性回归模型,Arima,智能建模,support,vector,machine,long,short,term,memory,模型方法,方法体系,数据建模
AB值：
0.331728
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