作者：吴虹 尹华支持向量机差分自回归移动平均组合预测石油价格
摘要：针对复杂时间序列预测困难的问题，在综合分析其线性和非线性复合特征的基础上，提出了一种基于ARIMA和SVM相结合的时间序列预测模型。首先采用ARIMA模型对时间序列进行线性建模，然后采用SVM对时间序列的非线性部分进行建模，最后得到两种模型的综合预测结果。将组合模型应用于石油价格预测中，仿真结果表明组合模型相对于单模型的预测具有更高的精度，发挥了2种模型各自的优势，在复杂时间序列预测中具有广泛的应用前景。
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