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基于神经元网络系统的短期经济景气预测
张勤武
学位类型工学硕士
导师何善堉
1995-03-01
学位授予单位中国科学院自动化研究所
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业控制理论与控制工程
摘要经济发展周期波动的现象是普遍存在的,经济景气周期波动的分析和研究是近年 来得到迅速发展的一个课题。正确认识经济景气周期波动的规律,从而正确地预测经济 景气周期的波动趋势,对于政府及时准确地调整经济政策是非常重要的。 传统的经济预测大多是建立在数学模型基础上的回归预测,但由于经济指标间的 高度非线性及经济波动的不规则性,预测结果往往不太理想。近年来,神经网络开始用 于经济景气的预测并取得了较好的预测结果。本文在前人工作的基础上,进一步改进和 完善了基于神经元网络的经济景气预测方法。其主要改进有: 1.提出了基于特征点提取的预测方法,即重点突出那些波动比较异常的峰谷点, 赋予该区间以较大的权值,从而较好地学习和记忆这些特征点,从而达到预测异常经济 波动的目的。 2针对学习效果好但预测效果差的现象,采出了边学习边预测的学习方法,只有 当学习误差和预测误差之和达到最小时,才终止学习,这样建立的神经网络具有较好的 预测功能。 3.为更好的突出当前的经济状态对以后经济波动的影响,采用了突出当前经济指 标样本,减小乃至遗忘过去样本的学习方法,这样建立的预测网络具有较好的适应性。 通过以上的改进,我们的神经元网络预测达到了很好的预测结果,神经网络预测 结果显示在1981.01-1994.09的学习及预测区间上,关于CI指数的预测误差平均小于4%。 同时,本人在采用以上方法的基础上,完成了基于神经元网络经济景气指数预测的软件 系统,具有较高的参考实用价值。 另一方面,由于我国步入正常经济轨道的时间较短,供神经元网络系统训练的样 本太少,同时由于我国经济发展受政策影响较大的原因,以及实验条件的限制,我们的 预测网络还不能达到完全实用的程度。但我们有理由相信,随着我国经济发展的正常化 及神经元网络预测方法的改进,基于神经元网络系统的经济景气预测必将取得令人满意 的效果并将开始其实用阶段。
馆藏号XWLW355
其他标识符355
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7130
专题毕业生_硕士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
张勤武. 基于神经元网络系统的短期经济景气预测[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所,1995.
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