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链式数据重组与神经网络在经济预测中的应用

作者:郅跃茹; 朱维彰; 诸静宏观经济预测数据重组神经网络训练

摘要:建立经济模型和基于模型对宏观经济进行预测,是经济运行质量评价、仿真、制定发展规划等所必不可少的.针对宏观经济预测的特殊性:样本少、时变性,提出了反向传播(BP)神经网络的链式数据重组训练方法,并用于实际经济预测.和原数据用于预测的结果相比,达到了较高的预测精度.同时,解决了BP神经网络难以确定隐结点数的问题.

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控制理论与应用

《控制理论与应用》(CN:44-1240/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《控制理论与应用》主要报道系统控制科学中具有新观念、新思想的理论研究成果及其在各个领域中,特别是高科技领域中的应用研究成果。

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