论文题目: 一种基于神经网络和多元统计分析的动态预测建模方法
论文类型: 硕士论文
论文专业: 计算机软件与理论
作者: 冯云
导师: 张健沛
关键词: 预测,神经网络,统计分析,时间序列,回归分析
文献来源: 哈尔滨工程大学
发表年度: 2005
论文摘要: 宏观经济数据库中数据预测,主流分析技术多采用时间序列模型或回归统计模型,但它们在处理非线性复杂系统时效果无法令人满意。另一方面,实际情况下,影响因变量未来的因素,不仅与历史时间序列数据有关,还应与其它许多同期影响因素有着重要的关系,而且这些同期影响因素往往数量众多且呈现出复杂的相互影响关系,这使得问题的分析预测变得更为复杂繁琐。 上述的这些因素都使得传统预测方法不能令人满意。人工神经网络是近年来兴起的预测的新技术,具有很强的处理大规模复杂非线性动力学系统的能力,且已有预测方面的研究和应用。 针对这种现状,本文提出一种基于神经网络的将时间序列数据和断面数据统计分析相结合的预测模型,不仅利用了神经网络在处理复杂非线性系统时的优势,而且从传统预测方法所考虑的预测原理出发,对单一时序网络预测加以改进,将历史时序数据和断面的影响因子数据加以同时考虑,使得所建模型即反映历史动态发展趋势又体现因果映射。 除此之外,还针对网络结构难以确定的问题进行了深入研究,提出将复相关系数作为确定输入时序变量数的依据,并且对断面数据利用主成份分析法进行预处理,这样不仅使得网络结构更加精简,提高了网络性能,而且给网络结构的确定赋予了实际意义,使预测精度提高。 为了证实以上想法,采集一批真实的宏观数据,分别用三种不同的方法建立了年度GDP绝对值模型。对比实验结果表明,该模型优于其它另外两种,在一定程度上证明了该方法可行有效,具有一定的先进性,在宏观经济指标预测领域具有一定的应用价值。
论文目录:
第1章 绪论
1．1 预测的概念及意义
1．2 预测的分类
1．2．1 定性预测和定量预测
1．2．2 因果预测和时间序列预测
1．3 预测技术发展
1．4 课题研究及论文组织
1．4．1 课题的提出背景及意义
1．4．2 课题研究思路
1．4．3 论文组织
第2章 传统预测方法
2．1 回归分析预测
2．1．1 多元线性回归模型
2．1．2 回归系数的最小二乘估计求解
2．1．3 多元线性回归模型的检验
2．1．4 回归分析预测评价
2．2 时间序列模型
2．2．1 时间序列模型定义
2．2．2 确定型时间序列模型
2．2．3 随机型时间序列模型
2．2．4 与回归模型的比较
2．3 本章小结
第3章 基于神经网络的时间序列方法
3．1 人工神经网络
3．2 BP神经网络
3．2．1 网络模型
3．2．2 学习算法
3．2．3 泛化能力
3．3 基于神经网络的时间序列预测概述
3．3．1 原理简单描述
3．3．2 网络参数和网络大小
3．3．2 数据和预测精度
3．4 基于 BP神经网络的时间序列预测
3．4．1 训练样本集的准备
3．4．2 初始权值确定
3．4．3 网络结构确定
3．4．4 网络的训练和预测方式
3．5 本章小结
第4章 一种基于神经网络的综合动态预测模型
4．1 时序网络和回归网络
4．1．1 基于神经网络的时序预测
4．1．2 基于神经网络的多元回归预测
4．2 集多元统计分析特点的综合模型
4．2．1 简单综合模型的提出
4．2．2 集多元统计分析特点的综合模型
4．3 本章小结
第5章 模型在宏观经济预测中的应用
5．1 方案设计
5．2 网络算法
5．3 试验数据收集
5．3．1 时间序列数据
5．3．2 断面数据
5．4 三种模型的建立和模拟预测
5．4．1 单一神经网络时间序列模型
5．4．2 综合属性数据和时间序列数据的神经网络预测模型
5．4．3 主成份分析处理的综合模型
5．4．4 三模型实验的对比分析
5．5 实验结论
5．6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢
发布时间: 2005-10-21
参考文献
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