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摘要

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时间序列预测在社会、经济、医学、气象等众多领域中均发挥着至关重要的作用，

它不仅是数据挖掘和决策的基础，也是众多学者研究的热点与难点。然而，如何有效改

进预测模型、提高预测精度，是时间序列预测领域的关键创新点。在此背景下，本文试

图构建出能够精确预测亦具有良好性能的组合模型并加以改进，通过将不同模型的优

势有效结合，避免了单模型无法精确刻画数据的缺陷。同时创新性的将复杂时序数据

分解为若干个简单分量，以充分降低序列的