基于信息分配技术的双变量模糊时间序列模型构建
2019-07-01分类号:F49;F124;F224
【部门】太原理工大学经济管理学院
【摘要】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。
【关键词】信息分配 模糊信息推理 双变量模糊时间序列 中国GDP预测
【基金】山西省高等学院哲学社会科学研究项目(2017314)
【所属期刊栏目】统计与决策
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