基于經(jīng)濟增長理論的經(jīng)濟預(yù)測研究
本文關(guān)鍵詞:基于經(jīng)濟增長理論的經(jīng)濟預(yù)測研究
更多相關(guān)文章: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機 經(jīng)濟預(yù)測 經(jīng)濟增長理論
【摘要】: 科學(xué)的預(yù)測是正確決策的保證。本文在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上,把經(jīng)濟預(yù)測理論和相關(guān)的算法結(jié)合起來,建立可實際應(yīng)用的經(jīng)濟預(yù)測模型,為決策者提供決策依據(jù)和參考。 首先,本文介紹了經(jīng)濟預(yù)測的概念、分類、原則、方法、步驟及其在我國的研究目的與意義,為以后建立經(jīng)濟預(yù)測模型打下了基礎(chǔ)。 其次,本文闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程和一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本算法,介紹了統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機的具體實現(xiàn),分析了不同損失函數(shù)的特點,并從不同角度,分析比較了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的訓(xùn)練過程和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。 再次,本文研究了經(jīng)濟學(xué)界常用作預(yù)測經(jīng)濟增長的三個經(jīng)濟增長模型以及各自的特點,指出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機可以模擬經(jīng)濟系統(tǒng)內(nèi)部的未知關(guān)系,減少經(jīng)濟模型中的各種假定,從而使預(yù)測更加切合實際。 最后,本文通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機算法構(gòu)建相應(yīng)的經(jīng)濟預(yù)測模型,利用全國的具體宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證預(yù)測研究,實證結(jié)果表明,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測結(jié)果不佳,所以只有基于支持向量機的經(jīng)濟預(yù)測是可行和有效的,利用支持向量機進(jìn)行經(jīng)濟預(yù)測對于有效指導(dǎo)經(jīng)濟決策具有較大的參考價值。
【關(guān)鍵詞】:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機 經(jīng)濟預(yù)測 經(jīng)濟增長理論
【學(xué)位授予單位】:天津大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2007
【分類號】:F224;F061.2
【目錄】:
- 中文摘要3-4
- ABSTRACT4-5
- 目錄5-7
- 目錄(表)7-8
- 目錄(圖)8-9
- 第一章 緒論9-11
- 1.1 研究背景及意義9-10
- 1.2 論文結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新點10-11
- 第二章 經(jīng)濟預(yù)測概述11-19
- 2.1 經(jīng)濟預(yù)測的概念11-12
- 2.2 經(jīng)濟預(yù)測的基本分類12-13
- 2.3 經(jīng)濟預(yù)測的原則、方法與步驟13-16
- 2.4 經(jīng)濟預(yù)測在我國的研究目的和意義16-18
- 2.5 本章小結(jié)18-19
- 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論19-29
- 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史19-21
- 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成21-24
- 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-26
- 3.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-28
- 3.5 本章小結(jié)28-29
- 第四章 支持向量機理論29-38
- 4.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論29-30
- 4.2 支持向量機回歸估計概述30-34
- 4.3 支持向量機預(yù)測模型的建立34-36
- 4.4 支持向量機與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較36-37
- 4.5 本章小結(jié)37-38
- 第五章 經(jīng)濟增長理論38-48
- 5.1 哈羅德-多馬經(jīng)濟增長模型38-41
- 5.2 新古典經(jīng)濟增長模型41-43
- 5.3 新經(jīng)濟增長模型43-47
- 5.4 本章小結(jié)47-48
- 第六章 GDP預(yù)測模型48-62
- 6.1 預(yù)測方法48-49
- 6.2 建立模型49-50
- 6.3 模型實證50-53
- 6.4 實證結(jié)果53-61
- 6.5 本章小結(jié)61-62
- 結(jié)束語62-64
- 參考文獻(xiàn)64-66
- 發(fā)表論文和科研情況說明66-67
- 致謝67
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3 方勇;劉慶山;;基于雙重預(yù)測模型的非線性時間序列預(yù)測[J];系統(tǒng)仿真技術(shù);2011年02期
4 肖翔;;支持向量機在變壓器故障診斷中的應(yīng)用[J];科技資訊;2011年15期
5 梁爽;張立坡;;熵權(quán)核函數(shù)支持向量機[J];科技致富向?qū)?2011年20期
6 呂琦;;基于SVM的股票時間序列的預(yù)測研究[J];吉林工程技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報;2011年07期
7 王慧勤;雷剛;;基于LIBSVM的風(fēng)速預(yù)測方法研究[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2011年22期
8 賈志先;;基于支持向量機的空白試卷識別方法[J];山西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年03期
9 李玲俐;;數(shù)據(jù)挖掘中分類算法綜述[J];重慶師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年04期
10 郭金玲;樊東燕;;基于SVM的山西省旅游需求預(yù)測與分析[J];電腦開發(fā)與應(yīng)用;2011年09期
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1 高尚;梅亮;;基于支持向量機的組合預(yù)測[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年
2 周像金;耿國華;周明全;朱翔;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的文物分類研究[A];計算機技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——全國第17屆計算機科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用(CACIS)學(xué)術(shù)會議論文集(上冊)[C];2006年
3 門洪;武玉杰;李小英;高艷春;;基于支持向量機的分類算法研究[A];第六屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集(3)[C];2008年
4 陸文聰;鈕冰;金雨歡;;基于AdaBoost算法的亞細(xì)胞位置預(yù)測[A];中國化學(xué)會第26屆學(xué)術(shù)年會化學(xué)信息學(xué)與化學(xué)計量學(xué)分會場論文集[C];2008年
5 喬園園;楊玲;吳夏;張明濤;;舌色的模式識別研究[A];第九屆全國計算(機)化學(xué)學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2007年
6 鈕冰;陸文聰;金雨歡;;利用Bagging算法預(yù)測生物膜蛋白類型[A];中國化學(xué)會第26屆學(xué)術(shù)年會化學(xué)信息學(xué)與化學(xué)計量學(xué)分會場論文集[C];2008年
7 蘇高利;秦鐘;于強;;基于最小二乘支持向量機的農(nóng)田二氧化碳通量建模[A];推進(jìn)氣象科技創(chuàng)新加快氣象事業(yè)發(fā)展——中國氣象學(xué)會2004年年會論文集(上冊)[C];2004年
8 榮海娜;張葛祥;張翠芳;;基于支持向量機的非線性系統(tǒng)辨識方法[A];中國自動化學(xué)會、中國儀器儀表學(xué)會2004年西南三省一市自動化與儀器儀表學(xué)術(shù)年會論文集[C];2004年
9 林杰華;張斌;李冬森;宋華茂;余志強;王浩;;支持向量機在電力客戶信用評級中的應(yīng)用[A];全國第21屆計算機技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議(CACIS·2010)暨全國第2屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年
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中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 記者 陳青 通訊員 孫國根;揭示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成新機制[N];文匯報;2011年
2 于翔;數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)同應(yīng)用[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2009年
3 健康時報特約記者 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植:修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時報;2006年
4 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過鑒定[N];中國船舶報;2006年
5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”:打開復(fù)雜工藝“黑箱”[N];解放日報;2007年
6 本報首席記者 任荃 實習(xí)生 史博臻;軌交“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”觸動創(chuàng)新神經(jīng)[N];文匯報;2011年
7 計算機世界實驗室 韓勖;當(dāng)布線系統(tǒng)遭遇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];計算機世界;2009年
8 曹建兵 李祖兵 特約記者 何天進(jìn) 本報記者 于莘明;給導(dǎo)彈植入“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”[N];科技日報;2005年
9 譚薇;“潮濕計算機”:擁有人類智慧的超級大腦[N];第一財經(jīng)日報;2010年
10 韓婷婷;ICT強壯奧運“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”[N];通信產(chǎn)業(yè)報;2007年
中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 楊金芳;支持向量回歸在預(yù)測控制中的應(yīng)用研究[D];華北電力大學(xué)(河北);2007年
2 左琳;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及在網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2011年
3 佟偉民;股指期貨交易中操縱行為識別方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年
4 于萍;自適應(yīng)逆控制方法研究及其應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)(河北);2006年
5 楊實俊;可持續(xù)發(fā)展約束下小型火電廠危機管理研究[D];華北電力大學(xué)(河北);2008年
6 劉曼蘭;永磁直流電機故障在線監(jiān)測與智能診斷的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年
7 邢永忠;最小二乘支持向量機的若干問題與應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2009年
8 王開義;基于支持向量機的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)關(guān)鍵控制點發(fā)現(xiàn)研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2011年
9 程麗麗;支持向量機集成學(xué)習(xí)算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年
10 崔江;基于支持向量機的模擬電子電路故障分類技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2010年
中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 劉軍紅;基于支持向量機的紅外光譜子結(jié)構(gòu)解析[D];四川大學(xué);2005年
2 王琪;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的高速公路交通事件檢測[D];西南交通大學(xué);2006年
3 岳琳;城市用水量預(yù)測非線性方法的研究[D];天津大學(xué);2005年
4 顧民;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、支持向量機內(nèi)在聯(lián)系研究[D];電子科技大學(xué);2004年
5 趙石磊;灰色系統(tǒng)理論在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[D];哈爾濱理工大學(xué);2005年
6 趙海洋;往復(fù)壓縮機氣缸內(nèi)壓力信號檢測與分析技術(shù)[D];大慶石油學(xué)院;2006年
7 曾建武;粗糙集理論及故障診斷應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2006年
8 李豐龍;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金融證券預(yù)測方法研究[D];青島大學(xué);2006年
9 萬以華;半導(dǎo)體神經(jīng)計算機硬件實現(xiàn)研究及在全方位實物識別中的應(yīng)用[D];浙江工業(yè)大學(xué);2006年
10 涂磊;基于圖像處理技術(shù)的物流數(shù)字化管理系統(tǒng)的實現(xiàn)[D];黑龍江大學(xué);2009年
,本文編號:626939
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