杨文光， 严　哲， 于　健

(华北科技学院 基础部， 河北 三河　065201)



基于混沌三次指数平滑模型的CPI预测研究

杨文光， 严哲， 于健

(华北科技学院 基础部， 河北 三河065201)

摘要：提出了一种新的混沌三次指数平滑算法，该算法加入了遗传算法的变异算子，可以实现混沌优化选择三次指数平滑模型中的平滑系数.同时，引入了遗传算法的种群概念，提高了算法的并行性运算能力.通过CPI序列数据预测研究，进行了算法的有效性验证.试验结果表明混沌三次指数平滑模型可以通过多次混沌迭代搜索，得到全局最优的平滑系数，提高了最终预测精度.

关键词：混沌优化； 三次指数平滑模型； 变异算子； CPI

0引言

居民消费价格指数(Consumer Price Index,CPI)是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标.它是消

费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，是直观反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况.研究和预测CPI对于监测和指导经济分析、决策具有非常重要的参考价值.不同的文献分别使用小波分解自回归模型[1]、GM(1,1)模型[2]、灰色加权马尔科夫模型[3]、混沌神经网络模型[4]、贝叶斯时间序列预测模型[5]、T-S模糊神经网络组合模型[6]等.指数平滑法(ES)是由美国学者布朗(Robert G.Brown)首先提出，它是在移动平均法的基础上发展出的一种时间序列分析法，在经济、管理等预测方面获得了广泛成功应用[7].例如，用于中短期经济发展趋势预测，库存预测……