基于自适应小波神经网络的数据挖掘方法研究--对我国石油产量的预测分析

刘兰娟; 谢美萍

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基于自适应小波神经网络的数据挖掘方法研究--对我国石油产量的预测分析

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小波神经网络是近年来在小波分析研究获得突破性进展基础上提出的一种前馈型网络,文章将小波与神经网络相结合,提出了一种基于自适应小波神经网络(SAWNN,self-adaptation wavelet neural network)的数据挖掘方法,并构造了数据挖掘过程的机器学习机制,以提高对问题的处理能力.文章将所构造的自适应小波神经网络用于石油产量的建模预测研究,实证结果表明此预测模型不仅是有效的,而且是可行的.

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来源
《财经研究》 |2006年第3期|114-120|共7页
作者
刘兰娟; 谢美萍;
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作者单位

上海财经大学,经济信息管理与工程学院,上海,200433;

上海财经大学,经济信息管理与工程学院,上海,200433;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数量经济学;
关键词
石油产量; 预测研究; 自适应小波神经网络;

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