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基于动态剪枝算法的神经网络预测模型
基于动态剪枝算法的神经网络预测模型
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摘要：
提出一种针对径向基函数网络动态剪枝算法,该方法根据统计贡献度动态确定核函数最优数量,在递归估计参数的同时根据核函数贡献度的大小动态消除冗余节点,以达到最佳网络结构.利用中国月度信贷数据进行实证分析表明,新提出的模型与SARIMA和SVR等其他基准模型相比,具有更好的预测稳健性和准确性.
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文献信息
| 篇名 | 基于动态剪枝算法的神经网络预测模型 | ||
| 来源期刊 | 复旦学报（自然科学版） | 学科 | 经济 |
| 关键词 | 统计贡献度 自回归单整移动平均季节模型 支持向量回归 | ||
| 年，卷（期） | 2015,（3） | 所属期刊栏目 | 经济学与管理科学 |
| 研究方向 | 页码范围 | 313-319 | |
| 页数 | 分类号 | F224.9|F201 | |
| 字数 | 语种 | 中文 | |
| DOI | |||
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统计贡献度
自回归单整移动平均季节模型
支持向量回归
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期刊影响力
复旦学报(自然科学版)
主办单位：
复旦大学
出版周期：
双月刊
ISSN：
0427-7104
CN：
31-1330/N
开本：
16开
出版地：
上海市邯郸路220号
邮发代号：
4-193
创刊时间：
1955
语种：
chi
出版文献量（篇）
2978
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