湖南大学学报（社会科学版）
湖南大學學報（社會科學版）
호남대학학보（사회과학판）
JOURNAL OF HUNAN UNIVERSITY(SOCIAL SCIENCE EDITION)
2011年
6期
42-45
,共4页
主成分分析%贝叶斯正则化%BP神经网络%预测
主成分分析%貝葉斯正則化%BP神經網絡%預測
주성분분석%패협사정칙화%BP신경망락%예측
选用财政收入、财政支出、消费品零售总额、实际利用外资、进出口总额以及全社会固定资产投资等对GDP有显著影响的6个因子,用1985～2008年中国的宏观经济数据建立了一个基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经网络的预测模型,并把它应用于我国GDP的预测.实证结果表明:通过主成分分析法和贝叶斯正则化方法对BP神经网络进行改进,可简化网络结构,增强泛化能力.与其它常用的预测方法相比,该方法数据输入简便,收敛速度快,拟合曲线光滑,且在预测精度上有明显的优势.
選用財政收入、財政支齣、消費品零售總額、實際利用外資、進齣口總額以及全社會固定資產投資等對GDP有顯著影響的6箇因子,用1985～2008年中國的宏觀經濟數據建立瞭一箇基于主成分分析和貝葉斯正則化BP神經網絡的預測模型,併把它應用于我國GDP的預測.實證結果錶明:通過主成分分析法和貝葉斯正則化方法對BP神經網絡進行改進,可簡化網絡結構,增彊汎化能力.與其它常用的預測方法相比,該方法數據輸入簡便,收斂速度快,擬閤麯線光滑,且在預測精度上有明顯的優勢.
선용재정수입、재정지출、소비품령수총액、실제이용외자、진출구총액이급전사회고정자산투자등대GDP유현저영향적6개인자,용1985～2008년중국적굉관경제수거건립료일개기우주성분분석화패협사정칙화BP신경망락적예측모형,병파타응용우아국GDP적예측.실증결과표명:통과주성분분석법화패협사정칙화방법대BP신경망락진행개진,가간화망락결구,증강범화능력.여기타상용적예측방법상비,해방법수거수입간편,수렴속도쾌,의합곡선광활,차재예측정도상유명현적우세.
