文档介绍：中文摘要关键词:本文在总结已有研究成果的基础上,结合经济预测理论和不同神经网络算法的特点,着重研究了基于人工神经网络的经济预测。首先,本文总结和研究了经济预测特点、.分类、方法、步骤及检验误差,指出随着经济管理问题的复杂化,传统的预测方法也越来越不适应快速反应、及时生产的现代管理要求,由于经济系统本身的复杂性和神经网络技术良好的适应性,基于人工神经网络的经济预测前景广阔。其次,本文阐述了一些基本的神经网络算法,其中着重研究了基于结构风险最小化思想的支持向量机算法。接着,本文介绍了利用神经网络进行预测的三种常用模型,并利用实际数据检验了它们的优劣。再次,本文研究了经济学界常用作预测经济增长的三个经济增长模型以及各自的特点,指出利用神经网络完全可以模拟经济系统内部的未知关系,减少经济模型中的各种假定,从而使预测更加切合实际。最后,本文通过选择合适的神经网络算法,构建相应的经济预测模型,利用深圳的具体经济数据进行了实证预测研究。实证结果表明,基于人工神经网络的经济预测是可行和有效的,利用神经网络进行经济预测对于有效指导经济决策具有较大的参考价值。经济预测预测误差人工神经网络增长理论
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刘,赐翻蜃漉虏湃/月才日签字日期:≯帕眸籉汁年独创性声明学位论文版权使用授权书或撰写过的研究成果,也不包含为获得叁鲞盘茔或其他教育机构的学位或证本学位论文作者完全了解鑫盎盘皇有关保留、使用学位论文的规定。特授权墨壅盘茔可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检签字日期:凇口,年本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名签字目期:索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得学位论文作者签名:导师签名:
第一章绪论研究背景研究现状能、联想储存功能及高速寻找优化解的能力,逐渐成为近年来热点研究的领域,已经成为一个很有价值的研究课题,这也是形成本论文的选题的主要依据。紫扔τ昧松窬缂际踅性げ庖岳矗窬绲脑げ夥椒ǘ娉晌世界上的事物都处于变化发展的运动过程中,从表面上看,事物的发展变化似乎是杂乱无章的,由各种偶然因素所决定。基于辩证唯物主义思想,在本质上,偶然性和必然性都是事物发展过程中的客观存在。偶然性是事物发展过程中的短期表象,是必然性的表现形式和补充;必然性是偶然性的必然趋势,是偶然性的基础、根据和支配力量,它需要通过大量的偶然性表现出来。预测是对目前尚未发生的和还不明确的事物进行预先的估计和推测,对事物将要发生的结果进行探讨的研究。它的实质就是研究事物发展中的偶然因素来拄断必然趋势的过程。经济预测是在一定的经济理论指导下,用相应的预测技术和方法对过去经济数据资料分析和计算,研究和认识经济发展变化的规律。它是芷商品生产和商品交换过程中产生,伴随着国家制定经济政策和企业进行经济决策的需求发展起来。由于经济运行系统本身是一个关系错综复杂的系统,科学的经济预测也成为一项巨大的系统工程。人工神经网络是以工程技术手段模拟人脑神经网络的结构和功能的一种技术系统,它以大量的非线性并行处理器来模拟人脑的神经元,用处理器间错综灵活的连接关系来模拟人脑神经元的突触行为。人工神经网络具有良好的自学功涉及到了电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与技术等诸多学科,应用于时间序列分析、模式识别与控制等方面,并且在不断的扩展之中。由于经济系统的复杂关系和神经网络技术的良好性能,人工神经网络应用于经济预测的研究年代以来,神经网络在预测领域取得了丰硕的研究成果,自和人们关注的热点。目前,基于神经网络的预测研究主要集中在时间序列预测和回归预测的研究。等人收取个真实的时间序列数据,将各序列中的最新数
相当。等訟和传统的统计模型进行深入的研究,包括了非季节化的单指数平滑模型、、非季节化的指数平滑模型、组合预测模型和自然预测出了组合多种信息的综合预测方法,结果表明神经网络模型用于多变量时间序列能力和抗干扰性,能够进行增长式学习,不仅在时间序列预测领域,神经网络应于改进网络的算法或结合其它方法进行预测以提高预测效果的技术层面,而仅把研究的局限性表现在两个方丽:一是普适性能差,可能只是针对经济现象的某一据从样本中除去,然后参照各预测模型对这些最新数据进行预测,最后将得到的预测结果和真实数据进行比较,确定各种预测方法的优劣,这些时间序列数据即为著名的“喝笔荨蚉擞肕等人收取的时间序列中的个对虯P徒辛吮冉稀=峁允続和性能模型以及~种基于主观