將控制預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用于投資及產(chǎn)出關(guān)系的分析,是近年來(lái)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域十分重視的研究課題之一,這也是非常復(fù)雜的非線性問(wèn)題。本論文在深入研究投資問(wèn)題的基礎(chǔ)上,提出從三個(gè)角度建立不同的投資預(yù)測(cè)模型,它們分別是:根據(jù)投入和產(chǎn)出的關(guān)系,建立投資的產(chǎn)出預(yù)測(cè)模型;根據(jù)投入和產(chǎn)出的關(guān)系,研究在產(chǎn)出最大的前提下,投資分配結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題,建立投資優(yōu)化預(yù)測(cè)模型;利用不同的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)基于經(jīng)濟(jì)比對(duì)的定量預(yù)測(cè)。為此,本論文分別提出了基于灰色系統(tǒng)理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和協(xié)同學(xué)理論的投資預(yù)測(cè)方法,較好地解決了上述三種投資預(yù)測(cè)模型的建立問(wèn)題。 為實(shí)現(xiàn)根據(jù)投資結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)投資效益的目的,本論文提出了利用灰色系統(tǒng)理論建立投資預(yù)測(cè)模型的方法。本論文依據(jù)有關(guān)投資及產(chǎn)值數(shù)據(jù),分析了各產(chǎn)業(yè)投資與相應(yīng)產(chǎn)值間的關(guān)聯(lián)度,定性確定了投資結(jié)構(gòu)的優(yōu)先順序。同時(shí)引入經(jīng)濟(jì)學(xué)中彈性的概念,給出了彈性的計(jì)算方法,并利用GM（1,1）灰色模型建立了年產(chǎn)值預(yù)測(cè)模型,在給定各產(chǎn)業(yè)投資數(shù)據(jù)的前提下,可較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)產(chǎn)出。同時(shí)在此基礎(chǔ)上提出了基于二階差分的GM（2,4）灰色預(yù)測(cè)模型,僅用少量的歷史數(shù)據(jù)即可進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,且建模... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：135 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
第1章 緒論
    1.1 課題研究的目的和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究概述
    1.3 論文研究的主要內(nèi)容
        1.3.1 確定投資預(yù)測(cè)問(wèn)題
        1.3.2 利用灰色系統(tǒng)理論建立投入產(chǎn)出預(yù)測(cè)模型
        1.3.3 利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法建立投資優(yōu)化結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型
        1.3.4 利用協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立經(jīng)濟(jì)比對(duì)預(yù)測(cè)模型
第2章 投資預(yù)測(cè)及投資理論分析
    2.1 投資預(yù)測(cè)概述
        2.1.1 投資預(yù)測(cè)的基本原則
        2.1.2 常用的預(yù)測(cè)方法分類
        2.1.3 投資預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.2 投資理論分析
        2.2.1 投資基本要素
        2.2.2 投資的特點(diǎn)
        2.2.3 產(chǎn)業(yè)投資結(jié)構(gòu)
        2.2.4 投資分配
        2.2.5 優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)的分配原則
        2.2.6 投入與產(chǎn)出的分析
    2.3 本章小結(jié)
第3章 灰色投資預(yù)測(cè)模型的研究
    3.1 灰色系統(tǒng)理論概述
        3.1.1 灰色系統(tǒng)的概念
        3.1.2 灰色理論與概率、模糊的對(duì)比
    3.2 關(guān)聯(lián)度
    3.3 生成數(shù)
    3.4 灰色系統(tǒng)模型
        3.4.1 五步建模法
        3.4.2 GM(1，N)模型
    3.5 灰色系統(tǒng)的預(yù)測(cè)
    3.6 基于灰色系統(tǒng)的投資預(yù)測(cè)研究
        3.6.1 問(wèn)題引述
        3.6.2 關(guān)聯(lián)度計(jì)算
        3.6.3 利用彈性的概念解決投資分配問(wèn)題
        3.6.4 產(chǎn)值灰色預(yù)測(cè)
    3.7 預(yù)測(cè)結(jié)果及數(shù)據(jù)分析
    3.8 2004年投資預(yù)測(cè)
        3.8.1 投資預(yù)測(cè)
        3.8.2 投資數(shù)據(jù)分析
    3.9 本章小結(jié)
第4章 新型GM(2，4)灰色模型投資預(yù)測(cè)研究
    4.1 灰色模型GM(2，4)的構(gòu)建
    4.2 基于灰色GM(2，4)模型的投資預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 各產(chǎn)業(yè)的投入和產(chǎn)出二階差分?jǐn)M合
        4.2.2 投資預(yù)測(cè)GM(2，4)模型的建立
    4.3 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投資優(yōu)化結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型
    5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)
    5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類
    5.3 誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)BP算法
        5.3.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        5.3.2 BP學(xué)習(xí)規(guī)則
        5.3.3 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程
    5.4 BP網(wǎng)絡(luò)存在的問(wèn)題及改進(jìn)算法
        5.4.1 BP網(wǎng)絡(luò)存在的問(wèn)題
        5.4.2 BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)算法
    5.5 一種新型的BP網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法
    5.6 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投資優(yōu)化結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)
        5.6.1 原始數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)相關(guān)分析
        5.6.2 投資預(yù)測(cè)模型的建立
        5.6.3 調(diào)整投資分配初步確定最佳投資分配
        5.6.4 建立BP網(wǎng)絡(luò)模型確定最佳分配與最大產(chǎn)值關(guān)系
        5.6.5 模型應(yīng)用及結(jié)果分析
        5.6.6 投資預(yù)測(cè)及結(jié)果分析
    5.7 本章小結(jié)
第6章 協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在投資預(yù)測(cè)模型中應(yīng)用
    6.1 協(xié)同學(xué)概述
    6.2 協(xié)同學(xué)基本原理
    6.3 協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        6.3.1 協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
        6.3.2 協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體實(shí)現(xiàn)
    6.4 基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投資比對(duì)模型的實(shí)現(xiàn)
    6.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]廣東省社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與用水量間的灰色系統(tǒng)分析和預(yù)測(cè)[J]. 劉德地,陳曉宏,黎坤.  中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2004(S1)
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