【摘要】：文章針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部最優(yōu)、收斂速度慢以及大樣本等缺點(diǎn),將改進(jìn)的粒子群算法、灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有機(jī)結(jié)合,構(gòu)建了改進(jìn)粒子群優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型(IPSO-GMNN)。并與其他預(yù)測(cè)模型進(jìn)行比較,實(shí)證結(jié)果表明:IPSO-GMNN預(yù)測(cè)模型能夠克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的不足,更好地識(shí)別時(shí)間序列的非線性和突變性特征。在對(duì)我國(guó)專利授權(quán)數(shù)量的預(yù)測(cè)應(yīng)用中,新模型對(duì)非線性時(shí)間數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)表現(xiàn)出更好的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。
【作者單位】： 四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;暨南大學(xué)深圳旅游學(xué)院;四川省科技促進(jìn)發(fā)展研究中心;
【分類號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2532425