本文關(guān)鍵詞：機器學(xué)習(xí)在GDP預(yù)測分析中的應(yīng)用研究

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【摘要】：應(yīng)用機器學(xué)習(xí)思想對GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,使用遺傳算法優(yōu)化BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立GDP數(shù)據(jù)分析模型并進(jìn)行預(yù)測,帶回驗證表明模型具有較高精度。在機器已習(xí)得數(shù)據(jù)規(guī)律后,利用Sestito和Dillon提出的SD算法,對習(xí)得知識后的模型進(jìn)行知識獲取的分析,得出一些由機器學(xué)習(xí)過程而獲得的有意義的結(jié)論。這種分析方法可以廣泛應(yīng)用到如人口、經(jīng)濟等復(fù)雜系統(tǒng)的預(yù)測和分析中,分析出相關(guān)因子對結(jié)果的影響程度,為決策提供第三方的客觀依據(jù),具有很強的推廣性和實用性。
【作者單位】： 安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院;西北大學(xué)軟件學(xué)院;東南大學(xué)計算機科學(xué)與工程系;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金重點資助項目(2005kj009zd)
【分類號】：F222.3;TP181
【正文快照】： 0引言GDP預(yù)測是一個研究的熱點,重要性不言而喻。而其較復(fù)雜的內(nèi)在變動機理也增大了對GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的難度。如何由GDP數(shù)據(jù),分析出增長規(guī)律并且提供有效信息以使決策者更好地對GDP增長進(jìn)行影響、調(diào)控,以使經(jīng)濟平穩(wěn)、健康發(fā)展,是一個有現(xiàn)實意義的問題。人類在分析此類復(fù)雜數(shù)

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1270173