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基于自适应极限学习机模型的经济增长率预测
  • ISSN号：1002-6487
  • 期刊名称：《统计与决策》
  • 时间：0
  • 分类：F224.9[经济管理—国民经济]
  • 作者机构：[1]南开大学商学院,天津300071, [2]南京信息工程大学信息与控制学院,南京210044
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（61105115）
作者： 姜闪闪[1], 夏旻[2]
关键词： 经济预测, 神经网络, 极限学习机, 经济指标
中文摘要：

传统的经济预测模型不能选择有效的经济指标进行经济预测。文章中首先利用自回归的方法提取与经济增长相关系数高的经济指标,然后针对传统的神经网络学习速度慢、迭代次数多、陷入局部最优等问题,提出了一种基于极限学习机理论和k近邻理论的自适应极限学习机模型用于经济时间序列预测。结果表明,该方法比传统的神经网络、自回归模型、自组织模型、单一的极限学习机模型的精度更高,可以很好地应用于经济增长预测。

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期刊信息
  • 《统计与决策》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:湖北省统计局
  • 主办单位:湖北省统计局统计科学研究所
  • 主编：李明星
  • 地址：武汉市武昌区松竹路28号万达环球国际中心B座29楼
  • 邮编：430071
  • 邮箱：tjyjc@vip.163.com tjyjc3220@sohu.com
  • 电话：027-87818776 87814524
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-6487
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1009/C
  • 邮发代号:38-150
  • 获奖情况:
  • 连续四届入选全国中文核心期刊,全国首届优秀经济期刊,中国社科期刊精品数据库来源期刊,中文科技期刊数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:48658