【计算机科学】【2001.10】线性时间序列与人工神经网络模型在土耳其通货膨胀背景下的预测性能比较

本文为土耳其比尔肯大学（作者：NURİ UÇAR）的硕士论文，共45页。 本文通过对各种线性模型和非线性模型的比较，找出对土耳其经济具有最佳通胀预测性能的模型。这些比较是通过考虑序列的类型来进行的，而不管该序列是否平稳。应用不同的组合技术提高了预测精度。结果表明，基于非平稳向量自回归（VAR）和人工神经网络（ANN）模型的组合预测优于其它模型的组合预测。此外，预测值与人工神经网络技术相结合产生的均

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