基于GM（1，1），BP和ARIMA模型的居民消费价格指数预测研究

摘要

本文通过对CPI数据进行分析，利用滑动平均法分离出季节指数，首先对趋势项建立了灰色预测模型，对周期项建立ARIMA模型，并与由BP神经网络建立的模型比较，得出对周期项由BP神经网络建立的模型预测效果比较好，最后利用乘法模型对其进行集成。