数据挖掘技术在经济预测中的应用

• 作者: 张健 穆肇南
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 区域经济 神经网络 数据挖掘 预测
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 社会科学领域仿真
• 页码范围: 347-350
• 分类号: TV139
• 字数: 2359字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.06.088

摘要

研究区域经济预测准确率问题,区域经济变化具有高度非线性,各影响因子存在信息冗余,系统存在随机性,造成传统预测方法的预测准确率较低.为了提高区域经济预测准确率,利用数据挖掘中主成分分析的BP神经网络优势,组成一种新的区域经济预测模型.首先对区域经济影响因子进行主成份分析,消除各影响因子之间的冗余信息,减少了BP神经网络的输入变量,加快了学习速度,最后通过某地区1985 - 2005年经济数据对模型性能进行验证性测试,实验结果表明,新模型提高了区域经济预测的准确率,研究成果具有一定的推广和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健	贵州大学计算机学院	35	112	6.0	9.0
2	穆肇南		4	24	3.0	4.0