【摘 要】
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针对使用网络购物搜索量数据建立预测模型时的变量选择问题,提出一种基于连续小波变换(CWT)及其逆变换的聚类方法。算法充分考虑了搜索量的数据特征,将原始序列分解成为不同
【基金项目】
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天津哲学社会科学规划项目(TJTJ13-002)
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针对使用网络购物搜索量数据建立预测模型时的变量选择问题,提出一种基于连续小波变换(CWT)及其逆变换的聚类方法。算法充分考虑了搜索量的数据特征,将原始序列分解成为不同时间尺度下的周期成分,并重构为输入向量。在此基础上通过加权模糊C均值(FCM)方法进行聚类。变量选择是根据聚类后每个分类中的关键词隶属度函数值确定的,选择效果通过我国居民消费价格指数(CPI)的预测模型进行验证。结果表明,搜索量序列具有不同长度的周期成分,聚类后同组关键词具有明显的商品类型一致性。与其他变量选择方法相比,基于小波重构序列聚类的预测模型具有更高的预测精度,单步和三步预测相对误差仅为0.389 1%和0.543 7%,预测变量也具有清晰的经济含义,因此特别适用于解决大数据背景下高维预测模型的变量选择问题。
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