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基于EEMD--SARIMA--LSTM混合模型对CPI指数预测的开题报告
一、选题背景
CPI（居民消费价格指数）是衡量一个国家或地区居民消费物价水平变化的重要经济指标，是国民经济核算体系中的重要指标之一。CPI的变化对于政府制定货币政策、稳定物价、促进经济增长等有着重要的影响。因此，对于CPI指数的预测成为了一个重要的研究方向。
传统的CPI预测方法主要是基于经济学模型，如ARIMA、VAR等，但这些方法在实际中面临着许多挑战，如数据噪声、非线性、不确定性等。随着机器学习的发展，越来越多的研究开发出了利用机器学习方法对CPI指数进行预测的模型。
针对CPI预测中的问题，本文将利用EEMD（经验模态分解）对数据进行处理，再利用SARIMA模型对趋势项进行拟合，最后以LSTM模型对剩余项进行预测，建立一种EEMD-SARIMA-LSTM混合模型进行CPI指数预测，并探究其预测准确性和实用性。
二、研究目标和内容
本文主要研究针对CPI指数预测，基于EEMD-SARIMA-LSTM混合模型的预测方法。具体地，研究的预测模型包括以下几个步骤：
1.对CPI指数进行经验模态分解，以提取出趋势、周期、噪声等信息。
2.对趋势项进行SARIMA模型拟合，以捕捉其变化规律。
3.对剩余项进行LSTM模型预测，以解决非线性、不确定性等问题。
4.对预测结果进行评价和分析，包括误差、预测间隔、预测稳定性等指标。
三、研究意义和分析
本研究的主要目的是探究基于EEMD-SARIMA-LSTM混合模型的CPI指数预测方法，并分析其预测效果。通过研究该模型，可以实现以下方面的效果：
1.提高CPI指数预测的准确性：EEMD可以有效地将原始数据进行分解，将原数据的高频、低频、趋势等因素区分开来，SARIMA模型可以捕捉到趋势项的变化规律，LSTM模型可以在非线性问题上取得更好的表现，最终能够提高预测的准确性。
2.提升CPI指数预测的实用性：CPI指数变化对于政府制定货币政策、促进经济增长等都具有重要的影响，因此预测的准确性与实用性至关重要。而利用机器学习的方法进行预测，能够更好地应用于实际中。
3.实现CPI指数预测的自动化：利用机器学习方法进行CPI指数预测，可以减轻人工干预的工作量，实现预测的自动化，提高效率。在实践中可以节约大量的时间和人力。
四、研究方法和步骤
本文采用以下研究方法和步骤：
1.数据的收集及准备：本文采用历史上CPI指数的数据集进行分析，并准备数据集合，完成数据的清洗和预处理。
2.经验模态分解（EEMD）：经验模态分解是一种信号处理方法，它可以将信号分解为一系列固有模态函数。在本文的模型中，使用EEMD对CPI指数进行分解，并得到趋势项和剩余项。
3.SARIMA模型：使用SARIMA模型对趋势项进行拟合，以得到预测模型的趋势部分。
4.LSTM模型：使用LSTM模型对剩余项进行预测，以得到预测模型的非线性、不确定性部分。
5.模型评价：通过对预测模型的各项指标进行评估和分析，检验并提升预测的准确性和实用性。
五、预期成果及创新点
预期成果：
1.基于EEMD-SARIMA-LSTM混合模型的CPI指数预测模型。
2.对预测模型进行评估和分析的方法。
3.具有实用性的CPI指数预测方法。
创新点：
1.利用机器学习方法对CPI指数进行分析和预测。
2.使用EEMD对数据进行预测，以提高对数据的准确处理。
3.采用多步处理方法，将CPI指数数据按趋势、周期和噪声进行拆分处理，分别建立对应的模型进行预测。
六、结论
本文主要研究了基于EEMD-SARIMA-LSTM混合模型的CPI指数预测方法。利用EEMD将CPI指数分解为趋势、周期、噪声三部分，对趋势部分采用SARIMA模型进行预测，对剩余部分采用LSTM模型进行预测，以提高预测的准确性和实用性。该模型将传统的经济模型与机器学习模型相结合，方法独特，效果显著。通过对预测模型进行评估和分析，能够为政府制定货币政策、稳定物价、促进经济增长等方面提供支持。