机器学习在GDP预测分析中的应用研究

发布时间：2017-12-09 11:14

  本文关键词：机器学习在GDP预测分析中的应用研究

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【摘要】：应用机器学习思想对GDP数据进行分析,使用遗传算法优化BP人工神经网络建立GDP数据分析模型并进行预测,带回验证表明模型具有较高精度。在机器已习得数据规律后,利用Sestito和Dillon提出的SD算法,对习得知识后的模型进行知识获取的分析,得出一些由机器学习过程而获得的有意义的结论。这种分析方法可以广泛应用到如人口、经济等复杂系统的预测和分析中,分析出相关因子对结果的影响程度,为决策提供第三方的客观依据,具有很强的推广性和实用性。
【作者单位】： 安徽师范大学数学计算机科学学院;西北大学软件学院;东南大学计算机科学与工程系;
【基金】：安徽省自然科学基金重点资助项目(2005kj009zd)
【分类号】：F222.3;TP181
【正文快照】： 0引言GDP预测是一个研究的热点,重要性不言而喻。而其较复杂的内在变动机理也增大了对GDP数据进行分析的难度。如何由GDP数据,分析出增长规律并且提供有效信息以使决策者更好地对GDP增长进行影响、调控,以使经济平稳、健康发展,是一个有现实意义的问题。人类在分析此类复杂数

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