NARIMA模型：解决非平稳序列与多步预测问题

"该硕士论文主要研究了基于时间序列的ARIMA模型在分析预测算法中的应用，并提出了一种改进的NARIMA方法，以及开发了一个时间序列分析预测系统。作者张利在导师李星毅指导下，针对非平稳序列分析、多步预测误差和软件实现问题进行了深入研究。" ARIMA（自回归整合滑动平均）模型是一种广泛应用于时间序列分析的统计预测工具，尤其适用于处理具有趋势和季节性的数据。它结合了自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）三个概念，能够捕捉数据中的线性和非线性模式，从而对未来的值进行预测。 论文的主要创新点如下： 1. 游程平稳检验法：针对传统ARIMA模型在处理非平稳序列时效果不佳的问题，论文提出了游程检验法。这种方法通过假设检验来判断序列的平稳性，若序列非平稳，则进行差分处理，直至达到平稳状态。差分处理有助于消除序列的趋势或季节性，使数据更适合ARIMA模型。 2. 误差动态修正因子：为解决多步预测中误差逐渐增大的问题，论文引入了修正因子。这一策略动态调整预测过程中的误差，提高了多步预测的准确性，确保模型在预测远期值时仍保持较高的精确度。 3. NARIMA方法：这是论文提出的一种新型时间序列分析方法，它综合了数据预处理、模型识别、参数估计、预测分析和误差分析等多个步骤。NARIMA在ARIMA的基础上进行了扩展，增强了模型对复杂序列的适应性。 4. 时间序列分析预测系统：论文还开发了一个基于Java的预测系统，采用了Struts、Hibernate和Spring三大主流技术框架，为ARIMA和NARIMA方法提供了系统化的软件实现，使得预测分析更易于操作和应用。 这篇硕士论文对时间序列预测领域做出了重要贡献，不仅改进了ARIMA模型，提升了预测准确性和适用范围，还通过实际系统开发推动了这些理论成果在实际问题中的应用。这对于决策支持、市场预测、经济分析等领域具有很高的实用价值。