本文關(guān)鍵詞：基于PSO-PLS的組合預(yù)測(cè)方法在GDP預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 微粒群算法 部分最小二乘回歸 組合預(yù)測(cè) 樣本權(quán)重 GDP

【摘要】：GDP預(yù)測(cè)是經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中一個(gè)非常重要的問(wèn)題,隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,對(duì)其預(yù)測(cè)精度的要求也越來(lái)越高。在考慮樣本權(quán)重的基礎(chǔ)上,提出一種微粒群算法與部分最小二乘回歸方法相結(jié)合的組合預(yù)測(cè)方法,即采用微粒群方法對(duì)樣本最優(yōu)權(quán)重進(jìn)行求解,在所得樣本權(quán)重系數(shù)的基礎(chǔ)上,用部分最小二乘回歸方法確定組合預(yù)測(cè)的權(quán)重系數(shù)。將該方法用于中國(guó)GDP預(yù)測(cè)取得了較好的結(jié)果,與其他幾種傳統(tǒng)方法相比,預(yù)測(cè)精度有一定程度的提高,說(shuō)明算法的有效性和可行性。
【作者單位】： 重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院 重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院
【關(guān)鍵詞】： 微粒群算法 部分最小二乘回歸 組合預(yù)測(cè) 樣本權(quán)重 GDP
【基金】：重慶市自然科學(xué)基金(CSTC.2006BB2246)
【分類(lèi)號(hào)】：F222.33;F224
【正文快照】： 1引言GDP是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和綜合實(shí)力大小的重要指標(biāo),GDP預(yù)測(cè)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)的制定和調(diào)整有顯著的影響,其預(yù)測(cè)精度的高低極大地影響決策結(jié)果的科學(xué)性和可行性,因此有必要采用科學(xué)有效的方法對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。組合預(yù)測(cè)方法是一種博采眾長(zhǎng)的預(yù)測(cè)方法,它將各種單

【參考文獻(xiàn)】

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7 劉丁峰;基于改進(jìn)微粒群算法的圖像復(fù)原方法研究[D];中南民族大學(xué);2010年

8 林令娟;模擬退火微粒群混合算法的研究及應(yīng)用[D];山東師范大學(xué);2010年

9 李凱;基于微粒群優(yōu)化算法的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)識(shí)別[D];同濟(jì)大學(xué);2008年

10 葉鴻;我國(guó)航運(yùn)企業(yè)物流戰(zhàn)略聯(lián)盟研究[D];河海大學(xué);2004年

本文編號(hào)：882806