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排污数据ARIMA模型预测优化研究
摘 要:
本文研究排污
数据
时间序列
预测
优化问题。以某企业排污数据ARIMA模型的预测为例,从异常值处理和选择样本回归两个方面,给出了优化方法,结果表明:不同标准的异常值处理和不同的样本选择,对时序预测都会造成影响。企业在实际时序预测中,可以尝试不同的标准和样本,寻找最优预测准确度,实现预测优化。
作 者:
何黎松
单 位:
西安欧亚学院金融学院
关键字:
企业排污;时间序列;预测优化;
页 码:
59-60
出 处:
产业与科技论坛
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2021年09期
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