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人工神经网络反向传播算法在国内生产总值估算中的应用

The Application of Neural Networks in GDP Prediction

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【作者】 傅强

【Author】 Fu Qiang(Shanghai University of Economics & Finance, ’98 BS graduate,Shanghai 200041)

【机构】 上海财经大学

【摘要】 本文运用了人工神经网络的反向传播算法,来实现对国内生产总值的快速估算。文中详细介绍了BPN网络结构的设计、网络训练的具体设计以及实际的估算结果,并对网络能力和性能作出了初步评价。

【Abstract】 Backpropagation is used as a systematic method for training multilayer artificial neural networks in this paper to build GDP prediction models. Directed search algorithms, such as selecting the number of nodes via sequential network construction (SNC), sensitivity based pruning (SBP) of inputs and nonlinear cross validation (NCV) are employed to search the space of possible architectures based on estimates of generalization performance.

【关键词】 神经网络反向传播算法国内生产总值
【Key words】 Backpropagationneural networksGDP
  • 【会议录名称】 发展的信息技术对管理的挑战——99’管理科学学术会议专辑(下)
  • 【会议名称】99’管理科学学术会议
  • 【会议时间】1999-11
  • 【会议地点】中国四川
  • 【分类号】F222.33
  • 【主办单位】中国优选法统筹法与经济数学研究会、中国科学院科技政策与管理科学研究所
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