【摘 要】
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文章在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络时经济系统进行建模和预测的方法的存在的问题,提出了一种改进型神经网络算法。首先对训练样本集采用链式数据重组
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60774032);广州市科技攻关重点资助项目(2007Z2-D0121);教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070561006)
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文章在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络时经济系统进行建模和预测的方法的存在的问题,提出了一种改进型神经网络算法。首先对训练样本集采用链式数据重组的方法进行扩充;然后在构造的人工神经网络输入层单元引入经济指标的增长率数据和时间窗口序列数据。仿真结果表明,文章提出的算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度。
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