本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集與支持向量機(jī)的工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)智能預(yù)測模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《華中師范大學(xué)》 2012年

基于粗糙集與支持向量機(jī)的工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)智能預(yù)測模型研究

彭森  

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,經(jīng)濟(jì)形勢復(fù)雜多變,經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出更大的不確定性和復(fù)雜性,經(jīng)濟(jì)預(yù)測越來越受到重視,它對政府決策、企業(yè)經(jīng)營和個(gè)人投資都有著重要的影響。企業(yè)經(jīng)濟(jì)景氣作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“晴雨表”和“報(bào)警器”,其信息具有較高的超前性、客觀性、可靠性和連續(xù)性,是監(jiān)測宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營狀況的重要手段之一。然而,當(dāng)前企業(yè)經(jīng)濟(jì)變量之間存在著非常復(fù)雜的多維非線性映射關(guān)系,傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)景氣預(yù)測過分依賴經(jīng)濟(jì)專家的主觀性知識和經(jīng)驗(yàn),需要大量的假設(shè)檢驗(yàn)和模型修正,且方法又缺乏非線性數(shù)據(jù)處理以及環(huán)境變化的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)性能力。經(jīng)濟(jì)景氣分析預(yù)測方法逐漸轉(zhuǎn)移到利用現(xiàn)代智能信息處理技術(shù)上,對經(jīng)濟(jì)景氣智能預(yù)測方法的研究有著重要的意義和必要性。 本文從智能信息處理角度出發(fā),研究處理復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)的方法—粗糙集(Rough Set,RS)和非參數(shù)、非線性支持向量機(jī)預(yù)測方法—最小二乘支持向量機(jī)(Least Square Support Vector Machine,LSSVM),將二者優(yōu)勢結(jié)合,解決經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)系統(tǒng)中指標(biāo)冗余及非線性預(yù)測困難等問題。利用RS約簡原理及LS-SVM非線性預(yù)測特性,提出一種RS與LS-SVM混合預(yù)測模型。同時(shí),針對LS-SVM參數(shù)選優(yōu)問題,引入改進(jìn)的粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法進(jìn)行參數(shù)選優(yōu)。最后將基于RS-PSO-LSSVM的預(yù)測模型應(yīng)用于工業(yè)企業(yè)景氣指數(shù)預(yù)測中,解決傳統(tǒng)景氣預(yù)測中難以處理復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)冗余和非線性預(yù)測問題。 論文分為四個(gè)主要部分： 第一部分,從經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)、景氣預(yù)測方法和智能方法在景氣預(yù)測中的應(yīng)用三個(gè)方面對國內(nèi)外研究進(jìn)行了綜述；闡述了本文研究的內(nèi)容和創(chuàng)新之處。 第二部分,介紹了景氣分析、景氣預(yù)測等幾個(gè)基本概念,界定研究的范圍；探討了企業(yè)景氣指數(shù)編制的基本原理及其研究意義,奠定研究對象的理論基礎(chǔ)。 第三部分,闡述了RS方法的基本理論和屬性約簡算法,將RS方法引入經(jīng)濟(jì)景氣指標(biāo)體系構(gòu)建和指標(biāo)篩選中,提出了RS經(jīng)濟(jì)景氣指標(biāo)約簡的思想,解決復(fù)雜數(shù)據(jù)系統(tǒng)中信息冗余問題；其次,介紹支持向量機(jī)基本理論和研究現(xiàn)狀,重點(diǎn)闡述了最小二乘支持向量回歸算法模型理論,針對LS-SVM求解參數(shù)難以確定問題,提出改進(jìn)PSO進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)選優(yōu),提高模型的預(yù)測效果。最后,分析了RS處理冗余信息、LS-SVM非線性預(yù)測的優(yōu)勢,構(gòu)建了基于RS的LS-SVM預(yù)測模型,并對模型的原理、方法和步驟做了介紹。 第四部分,將構(gòu)建RS-PSO-LSSVM預(yù)測模型應(yīng)用到工業(yè)企業(yè)景氣指數(shù)的預(yù)測中進(jìn)行實(shí)證分析,將結(jié)果與LS-SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測相比較,驗(yàn)證模型的有效性。 論文最后對研究作總結(jié)和展望,給出了所做工作的總結(jié)和未來的工作方向。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F402.4;F224
【目錄】：

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10 黃速建;劉建麗;王欽;;第一章 國際金融危機(jī)對中國工業(yè)企業(yè)的影響[A];國際金融危機(jī)與中國企業(yè)發(fā)展：中國企業(yè)管理研究會年度報(bào)告（2009～2010）[C];2009年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 本報(bào)記者 馬方業(yè);[N];證券日報(bào);2004年

2 史雪;[N];中國旅游報(bào);2005年

3 蔡臻欣;[N];第一財(cái)經(jīng)日報(bào);2007年

4 本報(bào)記者 馬紅雨;[N];證券日報(bào);2009年

5 景琪;[N];中國信息報(bào);2011年

6 張紅;[N];人民日報(bào)海外版;2011年

7 顧錢江;[N];海峽時(shí)報(bào);2003年

8 賴力　杜穎梅;[N];江蘇經(jīng)濟(jì)報(bào);2007年

9 趙軍利;[N];中國信息報(bào);2008年

10 本報(bào)記者 肖京華;[N];中國信息報(bào);2008年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張國軍;基于粗糙集的相對屬性約簡算法及決策方法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

2 馬君華;粗糙集屬性約簡和聚類算法及其在電力自動(dòng)化中的應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2010年

3 楊習(xí)貝;不完備信息系統(tǒng)中粗糙集理論研究[D];南京理工大學(xué);2010年

4 紀(jì)霞;不完備信息系統(tǒng)中粗糙集理論的擴(kuò)展研究與應(yīng)用[D];安徽大學(xué);2010年

5 趙佰亭;混合決策系統(tǒng)的粗集模型及在轉(zhuǎn)臺故障診斷中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

6 劉業(yè)政;基于粗糙集數(shù)據(jù)分析的智能決策支持系統(tǒng)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2002年

7 叢蓉;作戰(zhàn)指揮決策支持系統(tǒng)目標(biāo)融合識別研究[D];大連理工大學(xué);2010年

8 哈斯巴干;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其組合算法的遙感數(shù)據(jù)分類研究[D];中國科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所）;2003年

9 劉洪波;漢語認(rèn)知腦數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法及應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2006年

10 王曙燕;醫(yī)學(xué)圖像智能分類算法研究[D];西北大學(xué);2006年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 彭森;基于粗糙集與支持向量機(jī)的工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)智能預(yù)測模型研究[D];華中師范大學(xué);2012年

2 呂望;基于粗糙集的車輛超載自動(dòng)檢測方法研究[D];長沙理工大學(xué);2010年

3 田靜宜;基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷研究[D];中北大學(xué);2011年

4 于興網(wǎng);粗糙集屬性約簡算法在數(shù)據(jù)挖掘中的研究[D];重慶大學(xué);2004年

5 雷明;基于粗糙集理論的決策表壓縮[D];華北電力大學(xué)（北京）;2010年

6 袁曉娟;基于粒計(jì)算的雙論域粗糙集模型研究[D];蘭州大學(xué);2010年

7 魏悅亮;粗糙集在數(shù)據(jù)挖掘不確定性問題中的研究[D];中國石油大學(xué);2010年

8 武金艷;粗糙集與證據(jù)理論在醫(yī)療智能診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2010年

9 穆海芳;基于粗糙集理論的故障診斷知識獲取研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

10 李琴;基于粗糙集的商業(yè)智能決策的研究與應(yīng)用[D];廣東工業(yè)大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集與支持向量機(jī)的工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)智能預(yù)測模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：133618