基于灰色关联及QGNN的居民消费价格指数预测方法

摘要

本发明涉及一种基于灰色关联及QGNN的居民消费价格指数预测方法，首先，通过灰色关联分析计算居民消费价格指数序列与各影响因子序列等时间序列的关联度并根据关联度进行排序，删除小于关联度阈值的影响因子所对应的原始序列并更新时间序列，以降低待处理的数据量；然后，将更新后的时间序列作为输入，采用基于梯度下降法的量子门节点神经网络，学习时间序列的变化规律，计算得到居民消费指数的预测结果和预测误差。该方法有利于减少预测时间，提高预测精度。