【摘 要】
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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
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院,五邑大学系统科学与技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70471074);广东省科技攻关基金资助项目(2004B36001051)
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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MATLAB7.0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。
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