《表5 三种组合模型的预测值和实际值的比较》

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《基于组合模型的进出口贸易总额预测》

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将三种时间序列模型训练样本的预测值分别带入式（5）中与SVM模型训练样本的预测值进行组合，可以得到3种不同的组合模型权重，分别计算组合模型的训练样本预测值的平均相对误差，发现SVM与ARIMA（2，2，0）组合模型的预测值的平均相对误差最小，因此初步选定SVM与ARIMA（2，2，0）的组合模型作为预测模型，再计算测试样本的相对误差以进一步确定模型，并检验模型的泛化能力，具体数值见表5。可以看出三种组合模型均优于单一模型，其中训练样本预测值得相对误差最小的SVM与ARIMA（2，2，0）组合模型，其测试样本的平均相对误差也最小，对实际数据选定预测方法得到的模拟数值作图（图5），可以看出SVM与ARIMA（2，2，0）组合模型明显优于单一模型。也说明了本文所建立的基于组合预测模型的进出口货物总量预测模型能有效地提升单一预测模型的预测精度，同时利用本文所给的预测模型能作为进出口货物总量的预测模型。