基于神经网络的景气预测模型OA北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
Prosperity Prediction Model Based on Neural Network
为提高神经网络自回归预测模型的精度,文章构建了基于神经网络的景气预测模型.主要运用景气预测判断先行指标,以及其相对基准指标的先行期数,结合神经网络非线性适应能力、自适应能力强等特点,构建了基于RBF神经网络、广义回归神经网络、BP神经网络、Elman神经网络的四种景气预测模型.对比分析这四种基于神经网络的景气预测模型和神经网络自回归预测模型,发现基于神经网络的景气预测模型均取得良好的预测效果,其中,基于RBF神经网络的景气预测模型最佳.
李博;王建国;李静文
北京信息科技大学经济管理学院,北京100192北京信息科技大学经济管理学院,北京100192北京信息科技大学经济管理学院,北京100192
信息技术与安全科学
神经网络景气预测先行指标中关村高新科技园区
《统计与决策》 2017 (10)
43-46,4
北京知识管理研究基地资助项目北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目北京信息科技大学科研基金资助项目(1535002)
评论