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面板数据模型的惩罚似然变量选择方法研究
  • ISSN号:1002-4565
  • 期刊名称:《统计研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]中国人民大学应用统计科学研究中心,北京100872, [2]中国人民大学统计咨询研究中心,北京100872, [3]中国人民大学统计学院,北京100872, [4]中国中医科学院中医基础理论研究所,北京100700
  • 相关基金:国家自然科学基金青年项目“预测模型的结构化变量选择方法研究”(71301162);中医药行业科研专项项目“30种疾病中医临床评价规范与复杂干预共同路径研究”(201207665)和中国人民大学科学研究基金项目“纵向边际化随机效应模型应用研究”(13XNF058)资助
中文摘要:

针对神经网络综合评价模型的解释缺失和信息损失问题,提出了一种引入专家系统和模糊系统的改进模型,模型利用专家系统提供评价结果的合理解释,利用模糊系统减少评价结果的信息损失,旨在提高评价结果的准确性和可信度.讨论了模型的定义和原理,通过模拟验证后,将改进的神经网络综合评价模型应用于大气环境承载力评价,以期为衡量社会经济发展和大气环境的协调程度提供一定参考.

英文摘要:

In this paper, we propose a comprehensive novel neural network model incorporating expert system and fuzzy system to deal with the problem of interpretation and information loss in the evaluation study. The proposed model involves the expert system to provide reasonable interpretations for the evaluation result and fuzzy system to reduce the loss of information in the evaluation result. This paper discusses the definition and principle of the proposed model and validates its improvement by numerical simulation. An applied study of the atmospheric environmental capacity is analyzed as an illustration to measure the interaction between socioeconomic development and atmospheric environment.

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期刊信息
  • 《统计研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家统计局
  • 主办单位:中国统计学会
  • 主编:万东华
  • 地址:北京西城区月坛南街75号
  • 邮编:100826
  • 邮箱:tjyj@gj.stats.cn
  • 电话:010-68783985
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-4565
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1302/C
  • 邮发代号:82-14
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,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),中国社科基金资助期刊,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:32248