【摘 要】
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贝叶斯统计推断理论解决了模型参数过大时的估计问题,这一理论提供了一个时间序列预测模型的分析框架。系统地描述了贝叶斯统计推断方法的时间序列模型,分门别类对各种模型的
【机 构】
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桐城师范高等专科学校商贸与电子信息系
【基金项目】
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安徽省高校自然科学重点研究项目（KJ2018A0952）;安徽省高校自然科学重点研究项目（KJ2018A0950）
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贝叶斯统计推断理论解决了模型参数过大时的估计问题,这一理论提供了一个时间序列预测模型的分析框架。系统地描述了贝叶斯统计推断方法的时间序列模型,分门别类对各种模型的变种均进行了详细的解读,并以ARMA模型和ARIMA模型为核心,详细讲解了模型的原理和建模流程,给出了实验数据。验证了采用贝叶斯推断方法后预测结果的优越性,为预测模型优化提供了理论依据。
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