基于Volterra泛函级数的GDP预测模型

发布时间：2019-01-18 09:56

【摘要】：提出基于Volterra泛函级数的GDP预测模型.首先收集GDP数据,根据GDP变化特点对原始数据进行相空间重构,然后采用自适应的Volterra泛函级数对GDP数据进行建模和预测.仿真测试结果表明,Volterra泛函级数的GDP预测精度与训练次数、收敛因子等参数密切相关,通过确定合理的参数,可以得到精度较高的GDP预测模型.
[Abstract]:A model of GDP prediction based on Volterra functional series is proposed. Firstly, the GDP data is collected, and the original data is reconstructed according to the characteristics of the GDP change, and then the self-adaptive Volterra functional series is used to model and predict the GDP data. The simulation test results show that the prediction accuracy of the GDP of the Volterra functional series is closely related to the parameters such as the number of training, the convergence factor and so on. By determining the reasonable parameters, the GDP prediction model with higher accuracy can be obtained.
【作者单位】： 铜仁学院审计处;
【基金】：贵州省科学技术基金项目(LH20157297) 贵州省教育厅高校人文社会科学研究项目(14zc237)
【分类号】：F222.33;F224

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本文编号：2410583