1.数据预处理:与单独使用ARIMA或BP模型预测的步骤相同,需要进行数据清洗、缺失值处理、特征工程等预处理步骤。同时,需要将数据分为训练集和测试集。
2.ARIMA模型的构建:使用ARIMA模型对训练集数据进行拟合,得到ARIMA模型的参数。可以使用MATLAB中的函数来实现ARIMA模型的构建和拟合。
3.BP神经网络模型的构建:使用BP神经网络模型对训练集数据进行拟合
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