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基于神经网络的河南省经济增长模型

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摘要

经济增长是一个多变量因素影响,具有复杂的非解析函数关系的系统.本文将人工神经网络用于经济增长的建模与预测之中,采用滚动优化技术把样本数据按时间序列化,使网络在训练过程中不断学习新的信息,提高网络的预测精度.经对河南省经济增长的模拟与预测,验证了该方法的可行性.

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来源
《河南科技大学学报（自然科学版）》|2006年第6期|54-56|共3页
作者
杜保林; 张安年; 丁喆; 陈壬辰;
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作者单位

河南科技大学,电子信息工程学院,河南,洛阳,471003;

河南科技大学,电子信息工程学院,河南,洛阳,471003;

河南科技大学,电子信息工程学院,河南,洛阳,471003;

河南科技大学,电子信息工程学院,河南,洛阳,471003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
经济增长; 神经网络; 滚动优化; 预测;
入库时间 2022-08-18 08:03:02

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