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摘要:
灰色建模要求的样本点少,不要求样本有较好的分布规律,而且计算量少,操作简便.而BP网络在对样本进行学习时,会对输出误差进行反馈校正,具有并行计算、分布式信息存储、容错能力强、自适应学习功能等优点.本文将灰色预测建模和神经网络技术融合起来建立灰色神经网络组合模型.应用于青海省宏观经济的预测,实证表明,该组合模型精度方面比常规灰色模型要好.组合的算法概念明确,计算简便,有较高的拟合和预测精度.它的提出拓宽了灰色模型的应用范围.
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文献信息
篇名 灰色系统理论与神经网络的宏观经济预测模型研究
来源期刊 青海师范大学学报:自然科学版 学科 工学
关键词 灰色系统模型 神经网络 组合预测模型 宏观经济预测
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 19-21
页数 分类号 TP273
字数 2159字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-7542.2011.01.006
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李仲 青海民族大学物理与电子信息工程学院 29 99 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
灰色系统模型
神经网络
组合预测模型
宏观经济预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
青海师范大学学报(自然科学版)
季刊
1001-7542
63-1017/N
大16开
青海西宁五四西路38号
56-16
1979
chi
出版文献量(篇)
2137
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