基于神经网络对周期性时间序列预测的研究及宏观经济预测应用.docx

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2025-07-16 发布于上海
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基于神经网络对周期性时间序列预测的研究及宏观经济预测应用

一、引言

时间序列分析作为一种基于时间变化的数据集合进行历史数据分析与未来趋势预测的方法，在众多领域有着广泛应用。其中，周期性时间序列因具有明显定期性及固定周期性规律，在经济、自然科学等诸多方面频繁出现。例如，经济领域中的商业周期，自然科学里的地球公转引起的季节变化等。然而，经典时间序列预测方法如ARIMA、ETS等，在处理周期性时间序列时存在局限性，预测效果往往不尽人意。随着技术发展，神经网络因其强大的非线性拟合能力和泛化能力，为周期性时间序列预测提供了新途径。宏观经济指标数据多为时间序列形式，其变化趋势与周期性对经济决策和预测意