【摘 要】
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对1978-2011年重庆市生产总值时间序列进行分析,研究发现四阶差分之后,数据趋于平稳；四阶差分序列的自相关系数一阶截尾,最终建立时间序列ARIMA（1,4,1）模型,并测算残差平方和,但
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对1978-2011年重庆市生产总值时间序列进行分析,研究发现四阶差分之后,数据趋于平稳；四阶差分序列的自相关系数一阶截尾,最终建立时间序列ARIMA（1,4,1）模型,并测算残差平方和,但ARIMA模型的残差序列存在自相关,对拟合效果产生了影响；基于时间序列ARIMA（1,4,1）模型研究的基础,进一步采用线性神经网络对序列进行学习和仿真计算,结果表明：神经网络的模拟效果优于ARIMA时间序列的模拟效果.
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