控制技术在投资预测模型建立中的应用研究

发布时间：2022-02-13 10:43

　　将控制预测技术应用于投资及产出关系的分析,是近年来经济领域十分重视的研究课题之一,这也是非常复杂的非线性问题。本论文在深入研究投资问题的基础上,提出从三个角度建立不同的投资预测模型,它们分别是:根据投入和产出的关系,建立投资的产出预测模型;根据投入和产出的关系,研究在产出最大的前提下,投资分配结构优化问题,建立投资优化预测模型;利用不同的投入和产出数据,实现基于经济比对的定量预测。为此,本论文分别提出了基于灰色系统理论、人工神经网络理论和协同学理论的投资预测方法,较好地解决了上述三种投资预测模型的建立问题。 为实现根据投资结构预测投资效益的目的,本论文提出了利用灰色系统理论建立投资预测模型的方法。本论文依据有关投资及产值数据,分析了各产业投资与相应产值间的关联度,定性确定了投资结构的优先顺序。同时引入经济学中弹性的概念,给出了弹性的计算方法,并利用GM（1,1）灰色模型建立了年产值预测模型,在给定各产业投资数据的前提下,可较为准确地预测产出。同时在此基础上提出了基于二阶差分的GM（2,4）灰色预测模型,仅用少量的历史数据即可进行预测。实验结果表明,该模型具有较高的预测精度,且建模... 

【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省211工程院校

【文章页数】：135 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
第1章 绪论
    1.1 课题研究的目的和意义
    1.2 国内外研究概述
    1.3 论文研究的主要内容
        1.3.1 确定投资预测问题
        1.3.2 利用灰色系统理论建立投入产出预测模型
        1.3.3 利用人工神经网络法建立投资优化结构预测模型
        1.3.4 利用协同神经网络建立经济比对预测模型
第2章 投资预测及投资理论分析
    2.1 投资预测概述
        2.1.1 投资预测的基本原则
        2.1.2 常用的预测方法分类
        2.1.3 投资预测的评价指标
    2.2 投资理论分析
        2.2.1 投资基本要素
        2.2.2 投资的特点
        2.2.3 产业投资结构
        2.2.4 投资分配
        2.2.5 优化投资结构的分配原则
        2.2.6 投入与产出的分析
    2.3 本章小结
第3章 灰色投资预测模型的研究
    3.1 灰色系统理论概述
        3.1.1 灰色系统的概念
        3.1.2 灰色理论与概率、模糊的对比
    3.2 关联度
    3.3 生成数
    3.4 灰色系统模型
        3.4.1 五步建模法
        3.4.2 GM(1，N)模型
    3.5 灰色系统的预测
    3.6 基于灰色系统的投资预测研究
        3.6.1 问题引述
        3.6.2 关联度计算
        3.6.3 利用弹性的概念解决投资分配问题
        3.6.4 产值灰色预测
    3.7 预测结果及数据分析
    3.8 2004年投资预测
        3.8.1 投资预测
        3.8.2 投资数据分析
    3.9 本章小结
第4章 新型GM(2，4)灰色模型投资预测研究
    4.1 灰色模型GM(2，4)的构建
    4.2 基于灰色GM(2，4)模型的投资预测实现
        4.2.1 各产业的投入和产出二阶差分拟合
        4.2.2 投资预测GM(2，4)模型的建立
    4.3 实验仿真及结果分析
    4.4 本章小结
第5章 基于人工神经网络的投资优化结构预测模型
    5.1 人工神经网络特点
    5.2 人工神经网络模型分类
    5.3 误差反向传播网络BP算法
        5.3.1 BP网络结构
        5.3.2 BP学习规则
        5.3.3 BP网络训练过程
    5.4 BP网络存在的问题及改进算法
        5.4.1 BP网络存在的问题
        5.4.2 BP网络的改进算法
    5.5 一种新型的BP网络改进算法
    5.6 基于人工神经网络的投资优化结构预测模型实现
        5.6.1 原始数据及数据相关分析
        5.6.2 投资预测模型的建立
        5.6.3 调整投资分配初步确定最佳投资分配
        5.6.4 建立BP网络模型确定最佳分配与最大产值关系
        5.6.5 模型应用及结果分析
        5.6.6 投资预测及结果分析
    5.7 本章小结
第6章 协同神经网络在投资预测模型中应用
    6.1 协同学概述
    6.2 协同学基本原理
    6.3 协同神经网络算法
        6.3.1 协同神经网络的基本原理
        6.3.2 协同神经网络的具体实现
    6.4 基于协同神经网络投资比对模型的实现
    6.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]残差灰色预测模型的改进与应用[J]. 孙辰军,王翠茹,张江维,刘玉涛.  统计与决策. 2005(05)
[2]动态全参数自调整BP神经网络模型的改进[J]. 李晓峰,徐玖平.  中国管理科学. 2004(06)
[3]广东省社会经济发展与用水量间的灰色系统分析和预测[J]. 刘德地,陈晓宏,黎坤.  中山大学学报(自然科学版). 2004(S1)
[4]二维核废料污染问题的一个二阶差分格式[J]. 杨青.  系统科学与数学. 2004(04)
[5]人工神经网络构造经济预测模型方法的探讨[J]. 汪劲.  浙江师范大学学报(自然科学版). 2004(03)
[6]BP算法在国内生产总值估计中的应用[J]. 李秋香.  计算机仿真. 2004(05)
[7]人工神经网络的BP算法及其应用[J]. 胡金滨,唐旭清.  信息技术. 2004(04)
[8]灰色预测模型GM（1,1）及其在交通运量预测中的应用[J]. 江志华,朱国宝.  武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2004(02)
[9]基于实例改进的BP算法的联合应用[J]. 付秀琢,王兆辉.  山东交通学院学报. 2004(01)
[10]北京外商直接投资效应的实证分析[J]. 胡卫国.  北京机械工业学院学报. 2003(04)



本文编号：3623045