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摘要：本发明公开了一种基于SSA‑TCN‑AM组合模型的CPI预测方法，包括：获取CPI历史数据，并进行数据预处理；将预处理后的数据进行数据重构，得到训练样本；以TCN为基础预测模型，加入注意力机制AM，建立基于TCN‑AM的预测模型；引入SSA麻雀搜索算法，优化TCN的学习率和隐藏层神经元数，构建基于SSA‑TCN‑AM的预测模型；将得到的训练样本输入至基于SSA‑TCN‑AM的预测模型中进行训练，将训练好的模型作为CPI预测模型，通过CPI预测模型获得CPI预测结果。本发明基于历史CPI参数序列，对未来多个月参数预测，建立了基于SSA‑TCN‑AM的CPI预测模型，通过将注意力机制AM和TCN结合，并以SSA麻雀搜索算法对TCN的超参数进行优化，提高了预测的准确度和抗干扰性。
主权项：1.一种基于SSA-TCN-AM组合模型的CPI预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取CPI历史数据，并进行数据预处理；S2：将预处理后的数据进行数据重构，得到训练样本，满足TCN模型输入的格式要求；S3：以TCN为基础预测模型，加入注意力机制AM，建立基于TCN-AM的预测模型；S4：引入SSA麻雀搜索算法，优化TCN的学习率和隐藏层神经元数，构建基于SSA-TCN-AM的预测模型；S5：将步骤S2得到的训练样本输入至基于SSA-TCN-AM的预测模型中进行训练，将训练好的模型作为CPI预测模型，通过CPI预测模型获得CPI预测结果。
全文数据：
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百度查询： 江苏科技大学 一种基于SSA-TCN-AM组合模型的CPI预测方法
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