ARIMA-SVM模型结合相空间重构预测我国进出口总额研究

"基于相空间重构和ARIMA-SVM模型对我国进出口总额的预测研究" 本文主要探讨了如何利用相空间重构技术和结合ARIMA(自回归积分滑动平均模型)与SVM(支持向量机)的混合模型来提升我国进出口总额的预测准确性。进出口总额作为经济指标中的重要组成部分，其预测对于政策制定和市场分析具有重要意义。传统的方法如ARIMA模型在处理线性关系的数据时表现出色，但对于包含非线性成分的时间序列数据可能效果有限。 在实际的经济时间序列中，数据往往既有线性趋势也有非线性特征。针对这一情况，研究者提出了结合ARIMA和SVM的混合模型。首先，ARIMA模型被用来消除时间序列中的线性趋势，提取出非线性成分的残差。然后，通过相空间重构技术，这些残差被映射到高维空间，以揭示隐藏在非线性数据背后的结构。支持向量机作为一种强大的非线性模型，能够有效地对这些高维空间中的数据进行回归分析，从而更好地捕捉非线性模式。 实验结果显示，ARIMA-SVM混合模型在预测我国进出口总额的季度时序上表现出了显著且稳定的优势，对比传统的仅依赖ARIMA模型的预测，其准确性和稳定性都有所提高。这表明，结合非线性建模方法可以有效改进对复杂经济数据的预测性能，对于理解和应对经济变化具有重要的实践价值。 关键词：进出口总额、自回归移动平均模型、支持向量机、相空间重构 中图分类号：F22215 这项研究不仅提供了一种新的预测方法，也对经济预测领域的理论与实践发展做出了贡献，对于未来类似的经济时间序列预测问题提供了参考。通过将非线性分析工具与传统的统计模型相结合，可以为政策制定者和经济学家提供更为精确的预测工具，以应对不断变化的全球经济环境。