隨著近些年大數(shù)據(jù)時代的崛起,數(shù)據(jù)的分析和處理在社會科學、信息科學、生物學、醫(yī)學和金融學等各大科學領域都日益受到重視,對數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的提取和模式發(fā)現(xiàn)成為一個重要的研究方向.面對海量的數(shù)據(jù),我們需要建立合適的數(shù)學模型并挖掘出盡可能少而充分有效的數(shù)據(jù)來進行分析,運用到實際生活和工作中.Lasso方法是一種能夠有效地處理高維數(shù)據(jù),而且可以提高模型精確度的變量選擇方法.它屬于一類典型的系數(shù)壓縮回歸方法,即可以對多余的變量進行壓縮變?yōu)?并篩除掉多余的變量,進而實現(xiàn)變量選擇與對應參數(shù)的估計.對傳統(tǒng)的模型選擇方法來說,Lasso及改進的Lasso方法能夠克服其在選擇模型中的某些不足,Lasso方法及其改進方法在統(tǒng)計學理論方面以及在各類模型中的應用也受到了很大的重視.本文主要研究Lasso及改進的Lasso方法分別在BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型、平衡縱向數(shù)據(jù)模型及半?yún)?shù)Logistic模型上變量選擇的應用.第一部分,將Lasso方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合,建立對廣西城鎮(zhèn)住房需求預測模型.通過分別對BP神經(jīng)網(wǎng)絡、基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡以及基于Lasso方法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)果進行比較和預測,說明基于Lasso方法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠獲得較好的預測效果.第二部分,探討改進的Lasso方法在平衡縱向數(shù)據(jù)模型中的性質(zhì),研究其變量選擇問題,并通過數(shù)值模擬將自適應彈性網(wǎng)方法的結(jié)果與Lasso、自適應Lasso和彈性網(wǎng)方法的結(jié)果進行對比,初步數(shù)值結(jié)果表明改進的Lasso方法所得的結(jié)果更準確.第三部分,主要研究基于改進的Lasso方法的半?yún)?shù)Logistic模型的變量選擇問題,給出了該模型中未知參數(shù)和未知函數(shù)的估計方法,探討了其估計問題.最后,利用Lasso方法、彈性網(wǎng)方法和自適應彈性網(wǎng)方法三種不同變量選擇方法來進行比較分析,來說明自適應彈性網(wǎng)方法具有優(yōu)良的變量選擇效果.
【學位單位】：廣西師范學院
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：O212.1;TP183
【部分圖文】：

紹型的發(fā)展, BP神經(jīng)網(wǎng)絡與其他學科的結(jié)們的關注, 成為了當今的研究熱點. 作應用前景也很好. 在醫(yī)學界, 神經(jīng) 在金融方面, 被應用于股票市場的漲用于模式識別、專家系統(tǒng)等. 下面對hart等[20]提出BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(Back propa了隱含層, 如圖 2.1 所示, 它可由輸可以允許有多個隱含層節(jié)點. 對于給定神經(jīng)網(wǎng)絡對誤差進行逆向傳遞, 并進多層網(wǎng)絡的設想.

圖 2.2 網(wǎng)絡學習過程到的公式[36]:元的輸出公式.1exp[()]11 miijijjWXZ 的求解公式.1exp[()]11 njjkjjkVZY 節(jié)公式 ()().'jttt o yfB接權值的調(diào)整公式 ()' jktt V o yf節(jié)公式 ()()(''1tnkijktt VoyfBf 接權值的調(diào)整公式()()()'' niijjktttttW VoyfBfAX
【參考文獻】

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本文編號：2890712