基于神经网络集成的经济预测模型

• 作者: 朱帮助 林健
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络集成 BP神经网络 Bagging 经济预测
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 管理科学与工程
• 页码范围: 257-259
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 1914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0562.2006.z1.090

摘要

针对单个BP神经网络用于经济预测存在的不足,提出了一种新的更有效的经济预测模型--神经网络集成.神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,能够显著提高网络的泛化能力.以广东省江门市的经济数据为例,采用Bagging算法训练了五个BP神经网络,构建了一个神经网络集成的GDP预测模型,并运用MATLAB 7.0语言程序实现.预测结果令人满意,优于单个神经网络预测方法.实证表明,神经网络集成用于经济预测是有效可行的,同时在一定程度上克服了单个神经网络的缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林健	北京航空航天大学经济管理学院	33	542	13.0	23.0
2	朱帮助	北京航空航天大学经济管理学院	43	548	14.0	21.0