宏观经济预警方法研究-Kohonen-Bp神经网络模型

发布时间：2017-07-14 18:12

  本文关键词：宏观经济预警方法研究-Kohonen-Bp神经网络模型

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【摘要】： 本文在对国内外宏观经济预警方法综述基础上,将各种方法归纳为传统指数预警法、传统景气信号灯法、计量模型预警法和模式识别的预警方法四个大类,并从基本原理、优劣性、适用性等角度对四类方法作了方法理论研究,提出可能的改进思路。该项研究工作进一步深化了宏观经济预警方法研究,为人们正确认识和科学合理地使用各种方法提供了参考的依据,也为之后的理论模型创新作了铺垫。 本文紧跟神经网络在宏观经济预警领域运用与发展的新热点,深入分析了Kohonen和BP神经网络模型的拓扑结构、算法原理、模型特征与应用领域,对两个模型的不同之处作了对比分析,在此基础上提出了一种基于Kohonen-BP神经网络预警模型,并构建了模型的结构流程。该模型的基本思想：是利用Kohonen对数据进行聚类分析,并将得到的结果与专家给出的警度类别进行分析与修正,这样把修正后的样本数据输入BP神经网络进行训练,最后利用神经网络输出结果进行预警分析。其主要目的就是进一步深化宏观经济预警的客观程度,强化其处理复杂且高度非线性经济预警的能力。 最后构建了宏观经济预警指标体系,利用该模型作了实证研究。结果表明该模型具有较好的预测效果。全过程采用SPSS Clementine12.0操作。
【关键词】：宏观经济预警方法 方法归纳研究 Kohonen神经网络聚类 BP神经网络模型
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F224;F222.3
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 引言8-21
• 第一节 研究的背景和意义8-9
• 第二节 文献综述9-19
• 一、国外宏观经济预警方法的起源与发展9-12
• 二、我国宏观经济预警方法的综述12-18
• 三、宏观经济预警现有的理论、方法及存在的问题18-19
• 第三节 主要研究内容19-21
• 一、研究内容19
• 二、技术路线19
• 三、本研究的创新之处19-21
• 第二章 宏观经济预警方法的归纳研究21-30
• 第一节 传统指数预警法21-24
• 第二节 传统景气信号灯法24-27
• 第三节 计量模型预警法27-28
• 第四节 基于模式识别的预警方法28-29
• 第五节 小结29-30
• 第三章 基于Kohonen-BP神经网络的预警模型30-39
• 第一节 Kohonen神经网络聚类模型30-33
• 一、模型简介30
• 二、Kohonen神经网络的拓扑结构30-31
• 三、Kohonen神经网络的算法原理31-32
• 四、Kohonen神经网络聚类模型的特点32-33
• 第二节 BP神经网络预测模型33-36
• 一、模型简介33
• 二、BP网络的拓扑结构33-34
• 三、BP神经网络的学习原理34-35
• 四、BP神经网络的特点35-36
• 第三节 基于Kohonen-BP神经网络的预警模型36-39
• 一、Kohonen-BP神经网络预警方法的基础分析36-37
• 二、Kohonen-BP神经网络预警方法的基本原理37
• 三、Kohonen-BP神经网络预警模型的流程与结构37-39
• 第四章 基于Kohonen-BP神经网络预警模型的实证研究39-45
• 第一节 宏观经济预警指标体系的构建39
• 第二节 基于Kohonen-BP神经网络预警模型的构造39-43
• 一、数据集的构造39-40
• 二、Kohonen神经网络聚类模型的实现40-42
• 三、BP神经网络预警模型的实现42
• 四、基于Kohonen-BP神经网络预警模型的验证42-43
• 第三节 基于Kohonen-BP预警模型的实证分析43-45
• 第五章 结论与展望45-47
• 第一节 结论45-46
• 第二节 展望46-47
• 参考文献47-49
• 附表A 1988年-1995年宏观经济预警指标月度数据49-50
• 附表B 2009年1月到10月宏观经济预警指标数据50-51
• 附录 致谢51-52

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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中国硕士学位论文全文数据库 前2条

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本文编号：542114