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。
