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【24h】

Forecasting of China Consumer Price Index Based on EEMD and SVR Method

机译:基于EEMD和SVR方法的中国居民消费价格指数预测。

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摘要

This paper proposes a method of using ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method for Chinese consumer price index. We analysis the periodicity and volatility of the Intrinsic Mode Function (IMF), they reveal the fluctuation information of Chinese consumer price index at different scales and prove the rationality and effectiveness of the ensemble empirical mode decomposition method. We use a hybrid EEMD and Support Vector Regression (SVR) model to forecast Chinese consumer price index. The hybrid method has higher precision. It can support certain reference value to the economic development strategy.
机译:提出了一种采用综合经验模态分解(EEMD)方法计算中国消费者价格指数的方法。我们分析了固有模式函数(IMF)的周期性和波动性,揭示了中国消费者价格指数在不同规模上的波动信息,并证明了整体经验模式分解方法的合理性和有效性。我们使用混合EEMD和支持向量回归(SVR)模型来预测中国消费者价格指数。混合法具有较高的精度。它可以为经济发展战略提供一定的参考价值。

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