精品文档---下载后可任意编辑MGM(1,n)和 SVR 的组合模型在 CPI 中的应用讨论的开题报告题目:MGM(1,n)和 SVR 的组合模型在 CPI 中的应用讨论一、讨论背景和意义:CPI(Consumer Price Index,消费者价格指数)是指反映居民购买消费品及服务价格水平变动的经济指标,是衡量居民购买力和经济进展水平的重要指标之一。对 CPI 的准确预测和分析能够指导政府合理制定货币政策,保持物价平稳,促进经济稳定进展。因此,CPI 预测一直是经济预测和决策中的重要问题。在预测 CPI 时,模型的选择和构建成为关键。MGM(1,n)和 SVR 是当前常用的预测模型之一,分别以灰色系统理论和机器学习算法为基础。MGM(1,n)模型在小样本数据的预测中表现出色,而 SVR 模型则适用于大样本数据的预测。两种模型各有优缺点,如何将它们的优点结合起来,构建更为准确的预测模型,是当前需要解决的问题。二、讨论内容:本文将主要讨论 MGM(1,n)和 SVR 的组合模型在 CPI 中的应用,包括以下内容:(1)对 CPI 时间序列数据进行预处理,包括时间序列平稳性检验和序列差分;(2)分别建立 MGM(1,n)模型和 SVR 模型进行预测;(3)构建 MGM-SVR 组合模型,并对组合模型参数进行调优;(4)通过实证分析比较 MGM(1,n)模型、SVR 模型和 MGM-SVR组合模型的预测准确性并进行误差分析。三、讨论方法和技术路线:(1)时间序列预处理:包括 ADF 检验、KPSS 检验和序列差分;(2)MGM(1,n)模型构建:采纳灰色系统理论建立目标序列的灰色模型,通过模型求解得到预测值;(3)SVR 模型构建:使用支持向量机建立预测模型,并对模型参数进行调优;精品文档---下载后可任意编辑(4)MGM-SVR 组合模型:将 MGM(1,n)和 SVR 模型结合,构建组合预测模型,并对组合模型参数进行调优;(5)误差分析:通过比较和分析不同模型的预测误差,评估模型的预测能力。四、预期成果:本讨论将设计一种新的预测方法——MGM-SVR 组合模型,该模型在 CPI 预测中具有较高精度和广泛适用性,将提高 CPI 预测的准确性和稳定性,对于指导货币政策的制定以及促进经济健康进展具有重要意义。