利用神经网络进行MG时间序列预测已被广泛探讨,介绍了使用Matlab代码的具体实现。
MG时间序列预测神经网络的应用
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时间序列的关键点在于“时间”两个字——数据有先后顺序,趋势、季节性这些特征不能忽视。像ARIMA和SARIMA,就适合拿来搞非平稳数据,做趋势预测挺稳的,比如销售额、气温这类数据。
灰色预测模型的优势在“小样本”和“不完整信息”这块,尤其是GM(1,1),建模逻辑不复杂,响应也快。数据少?没关系,灰色模型照样能凑合着预测一把。像库存管理、小批量销售预测,用起来挺顺手。
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