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基于神经网络集成的GDP预测模型

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摘要

GDP预测是一项重要而复杂的工作,目前尚未有完美的解决办法.鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,提出了一种基于神经网络集成的GDP预测模型.该模型利用神经网络解决了非线性和时变性问题,利用神经网络集成解决了样本数据量少、偏差大的问题,使得GDP预测结果更为有效.

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来源
《管理学报》 |2005年第4期|434-436449|共4页
作者
林健; 彭敏晶;
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作者单位

五邑大学;

五邑大学;

华南理工大学工商管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 F213.2;
关键词
GDP预测模型; 神经网络集成; Bagging;

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