基于干預模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡集成的GDP預測
【圖文】:
靖稍び跋斕那慷齲?B為后移算子,b為延遲期數(shù)。不管任何復雜的干預事件發(fā)生,其影響都可歸納為上述四種形式的某種組合[6]。1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型基于反向傳播(backpropagation)算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(BP神經(jīng)網(wǎng)絡)是一種應用較廣的NN模型。BP網(wǎng)絡通常由輸入層、輸出層和若干隱含層構(gòu)成,每層由若干個結(jié)點組成,每一個結(jié)點表示一個神經(jīng)元,上層結(jié)點與下層結(jié)點之間通過權(quán)聯(lián)接,層與層之間的節(jié)點采用全互連的連接方式,每層內(nèi)結(jié)點之間沒有聯(lián)系[7]。多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡如圖1所示:圖1多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過BP算法來訓練模型,其基本思想是:先賦予網(wǎng)絡初始權(quán)值和閾值,通過層間前向信息傳遞計算出網(wǎng)絡的輸出值,然后比較網(wǎng)絡的實際輸出和期望輸出之間的誤差,修改網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值,通過不斷的反復訓練和比較,使得實際輸出和期望輸出之間的誤差達到最小[3]。2基于干預模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的集成模型2.1集成模型的原理及算法將時間序列{xt}看作由帶有干擾因素的線性部分lt與非線性部分nt組成,即xt=lt+nt則可根據(jù)以下步驟構(gòu)建集成模型:(1)利用干預模型對時間序列{xt}建模,得到帶有干擾因素的線性部分lt的預測值l∧t,其殘差et=xt-l∧t。(2)運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型來逼近殘差序列{et}中的非線性關系,即確定輸入層節(jié)點個數(shù)n后,將et-1,et-2,…,et-n作為輸入,et作為輸出,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型得到et的預測值e∧t,即n∧t。(3)集成模型對序列{xt}的預測值x∧t=l∧t+n∧t。該集成模型的算法流程如圖2所示:
8711211.4412808.0314596.58年份19941995199619971998199920002001GDP16505.9218309.1820141.6622014.2423738.6925547.5427701.5330000.84年份20022003200420052006200720082009GDP32725.5436006.4039637.6644120.6949713.6656754.3162222.4067892.77注:資料來源于中國國家統(tǒng)計局網(wǎng)站(www.stats.gov.cn)修訂后的數(shù)據(jù),并已按1978年不變價格進行換算。運用SAS軟件作出1978~2004年的GDP序列{xt}的時序圖如圖3:圖3我國1978`2004年GDP趨勢首先,建立干預模型。根據(jù)時序圖所顯現(xiàn)出的特征,對{xt}作如下變換:yt=ln(xt)由于序列{yt}呈現(xiàn)線性增長趨勢,故對yt作一階差分得到y(tǒng)t,記zt=yt。觀察zt的自相關圖與偏自相關圖,可以判斷zt基本平穩(wěn)。對zt進行白噪聲檢驗,其LB統(tǒng)計量的p值小于0.0001,故zt不是白噪聲序列。作出zt的時序圖如圖4所示:圖4zt的時序圖從圖4可以發(fā)現(xiàn),1981、1984、1989和1992年均有干圖2算法流程142
謝凰恪?運用SAS軟件作出1978~2004年的GDP序列{xt}的時序圖如圖3:圖3我國1978`2004年GDP趨勢首先,建立干預模型。根據(jù)時序圖所顯現(xiàn)出的特征,對{xt}作如下變換:yt=ln(xt)由于序列{yt}呈現(xiàn)線性增長趨勢,故對yt作一階差分得到y(tǒng)t,記zt=yt。觀察zt的自相關圖與偏自相關圖,可以判斷zt基本平穩(wěn)。對zt進行白噪聲檢驗,其LB統(tǒng)計量的p值小于0.0001,故zt不是白噪聲序列。作出zt的時序圖如圖4所示:圖4zt的時序圖從圖4可以發(fā)現(xiàn),1981、1984、1989和1992年均有干圖2算法流程142
【參考文獻】
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本文編號:2801232
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