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基于Rough集—构造性学习神经网络的经济预警

朱勇  
【摘要】:经济预警是对经济运行状况的认识和判断,其研究结果直接影响宏观调控政策的合理制定,不仅是经济学的重要研究领域,而且倍受各国政府和公众的普遍关注。但是,传统预警方法主要建立在专家经验或简单的统计学模型,难以反映高度非线性的经济系统的本质,无法满足宏观经济预警的客观要求。本文在对国内外宏观经济预警概述的基础上,阐述宏观经济预警理论体系中预警指标体系的设计、预警模型、预警系统建立等方面的问题;深入分析了人工神经网络(ANN)与粗集(Rough set)理论方法,讨论了将Rough集、构造性学习神经网络相结合实现宏观经济预警的可行性,并建立基于Rough集---覆盖算法的构造性学习神经网络的宏观经济预警模型。最后,结合安徽省经济运行的月度数据,对该模型预警实证分析,结果表明基于Rough集---覆盖算法的构造性学习神经网络预警模型是有效的、可行的,且具有很好的精度。从而为动态经济预警提供一条新的途经。 本文的主要研究结果如下: (1)基于Rough set经济指标体系的选择。由于经济预警指标之间存在相关性和冗余,在介绍粗糙集的理论和方法的基础上,给出了基于粗糙集的经济预警指标体系选择的原理、策略、和算法; (2)具体论述了基于粗糙集和覆盖神经网络经济预警模型,其中包括模型的思想、可行性分析、模型的具体构造及算法; (3)结合实际数据就建立的经济预警模型进行实证分析和比较分析。


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