基于信息分配技术的双变量模糊时间序列模型构建

发布时间：2021-11-19 19:19

　　针对目前信息分配模糊时间序列模型只能研究单变量的局限性,文章构建了一个基于信息分配技术的双变量模糊时间序列预测模型,并探讨模糊区间长度对模型预测精度的影响。以中国的互联网用户渗透率以及实际GDP为例验证模型的有效性,并选取经典马尔可夫模型作为对比模型。结果表明:模糊区间长度对信息分配模型的预测精度有影响,且模糊区间长度减小能提高预测精度。 

【文章来源】：统计与决策. 2019,35(13)北大核心CSSCI

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

实际值及IDBTSM和Markov模型的预测结果4结论与讨论300250200820092010201120122013201420152016年份中实际值

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于证据理论的模糊时间序列预测模型[J]. 邱望仁,刘晓东.  控制与决策. 2012(01)



本文编号：3505692