【摘要】：提出基于Volterra泛函級數(shù)的GDP預(yù)測模型.首先收集GDP數(shù)據(jù),根據(jù)GDP變化特點對原始數(shù)據(jù)進行相空間重構(gòu),然后采用自適應(yīng)的Volterra泛函級數(shù)對GDP數(shù)據(jù)進行建模和預(yù)測.仿真測試結(jié)果表明,Volterra泛函級數(shù)的GDP預(yù)測精度與訓練次數(shù)、收斂因子等參數(shù)密切相關(guān),通過確定合理的參數(shù),可以得到精度較高的GDP預(yù)測模型.
[Abstract]:A model of GDP prediction based on Volterra functional series is proposed. Firstly, the GDP data is collected, and the original data is reconstructed according to the characteristics of the GDP change, and then the self-adaptive Volterra functional series is used to model and predict the GDP data. The simulation test results show that the prediction accuracy of the GDP of the Volterra functional series is closely related to the parameters such as the number of training, the convergence factor and so on. By determining the reasonable parameters, the GDP prediction model with higher accuracy can be obtained.
【作者單位】： 銅仁學院審計處;
【基金】：貴州省科學技術(shù)基金項目(LH20157297) 貴州省教育廳高校人文社會科學研究項目(14zc237)
【分類號】：F222.33;F224

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本文編號：2410583