摘要:
传统方法解决大规模时序曲线的预测建模问题,需要对每条曲线逐一建模,使得建模工作量相当庞大,在实际应用中缺乏可操作性。文章提出一种解决此问题的新方法——曲线分类建模方法。该方法先减少曲线的模型种类,再进行曲线分类和分类建模,在尽可能保留原始信息的前提下较大程度地降低了建模的工作量。文章阐述了该方法的原理和计算过程,并以应用于多地区GDP曲线的预测案例说明该方法的实用性和有效性。
中图分类号:
龙 文, 王惠文. 曲线分类建模方法及其在GDP预测中的应用[J]. 北京航空航天大学学报(社会科学版), 2007, 20(4): 5-8.
LONG Wen, WANG Hui-wen. Predictive Modeling of Large-scale Curves and Its Application on GDP Prediction of Multi-regions[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND A, 2007, 20(4): 5-8.