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    應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法的改進(jìn)

    2013-12-31 00:00:00廖育梅
    商場(chǎng)現(xiàn)代化 2013年33期

    摘 要:應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)已成為經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的重要手段,本文基于對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法的概念、特征、優(yōu)勢(shì)的分析,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的特點(diǎn),本文提出一些改進(jìn)方法,希望能夠推動(dòng)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法更好應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) 改進(jìn)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為新時(shí)代發(fā)展最快的人工智能領(lǐng)域研究成果之一,在科學(xué)計(jì)算、自動(dòng)控制等方面得到了成功的運(yùn)用。近年來(lái),我國(guó)學(xué)者們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)領(lǐng)域,并且不斷地改進(jìn)應(yīng)用方法,使基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)更具效益。本文在此背景下,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的應(yīng)用進(jìn)行了研究,圍繞經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的方法應(yīng)用提出相應(yīng)的改進(jìn)建議,從而豐富了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)理論與實(shí)踐。

    一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的方法的概述

    1.概念

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是對(duì)人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特征的抽象和模擬。從解剖學(xué)和生理學(xué)的角度來(lái)看,人腦是一個(gè)復(fù)雜的并行系統(tǒng),他是由大量的細(xì)胞組合而成,這些細(xì)胞相互連接。神經(jīng)細(xì)胞與人體中的其他細(xì)胞的關(guān)鍵區(qū)別在于,神經(jīng)細(xì)胞具有產(chǎn)生、處理和傳遞信號(hào)的能力。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過(guò)程中,對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行了不同模擬,提出了各種各樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其中具有代表的網(wǎng)絡(luò)模型有感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)。

    2.特征

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的方法不同傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法,它對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)里的多種因素進(jìn)行分析,進(jìn)行有效地多輸入、多輸出的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)??梢哉f(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的方法具有以下幾種特征:其一,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由復(fù)雜的因素構(gòu)成的,它的輸入向量維數(shù)比較多。其二,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的非線性,使得輸入的向量各分量之間存在著復(fù)雜的耦合關(guān)系。其三,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處在一個(gè)“黑箱”模型下,導(dǎo)致數(shù)據(jù)之間的相互影響不存在明確表達(dá)式的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)隨著時(shí)間的增長(zhǎng),數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

    3.優(yōu)勢(shì)

    用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)相對(duì)來(lái)說(shuō)比較準(zhǔn)確。因?yàn)檫@種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算量允許的范圍內(nèi),可以很好地?cái)M合任意多對(duì)多的映射關(guān)系,數(shù)據(jù)擬合的結(jié)果表明,系統(tǒng)擬合相對(duì)誤差在0%—0.75%,比采取回歸分析逼近效果好。此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)結(jié)權(quán)數(shù)及閾值恰好可以表達(dá)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各個(gè)因素之間相互交織、相互影響的強(qiáng)耦合關(guān)系.而采取多元回歸模型。

    往往只能引入少量耦合項(xiàng)以避免模型過(guò)于復(fù)雜而無(wú)法求解.因此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的多元回歸預(yù)測(cè)方法有更好的擬合能力和準(zhǔn)確度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是比較適合對(duì)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的,因?yàn)樗恍枰倭坑?xùn)練樣本就可以確定網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值從而預(yù)測(cè)出宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì),計(jì)算簡(jiǎn)單、快捷、可靠??偠灾?,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法具有顯著的優(yōu)勢(shì),是比較適合經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的應(yīng)用過(guò)程的。

    二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法應(yīng)用的改進(jìn)

    由于商業(yè)、政府和工業(yè)所產(chǎn)生的預(yù)測(cè)間題,其復(fù)雜程度越來(lái)越高,以致于現(xiàn)有的預(yù)測(cè)系統(tǒng)難于解決,這就要求我們的預(yù)測(cè)系統(tǒng)能夠處理復(fù)雜度增加的問(wèn)題,進(jìn)一步擴(kuò)展傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的能力,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論的不斷發(fā)展和完善、新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的不斷產(chǎn)生,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型更加實(shí)用化、現(xiàn)代化,會(huì)給商貿(mào)和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益。以下是本人對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法應(yīng)用改進(jìn)的建議:

    首先,我們要改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的過(guò)程。確定預(yù)測(cè)的目的,制定預(yù)測(cè)的計(jì)劃。經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)首先要確定預(yù)測(cè)的目的,從決策和管理的需求出發(fā),緊密聯(lián)系實(shí)際需要與可能,確定預(yù)測(cè)要解決的問(wèn)題。預(yù)測(cè)計(jì)劃是根據(jù)預(yù)測(cè)目的而制定的預(yù)測(cè)方案,包括預(yù)測(cè)的內(nèi)容、項(xiàng)目,預(yù)測(cè)所需要的資料,準(zhǔn)備選用的預(yù)測(cè)方法,預(yù)測(cè)的進(jìn)程和完成的時(shí)間以及預(yù)測(cè)的預(yù)算、組織實(shí)施等。只有目的明確、計(jì)劃科學(xué)的預(yù)測(cè),才可保證預(yù)測(cè)的順利進(jìn)行。

    其次,建立新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型。經(jīng)過(guò)求增長(zhǎng)率再進(jìn)行歸一化的處理,在給出的以往的數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)率范圍內(nèi),網(wǎng)絡(luò)就可能不再陷入訓(xùn)練“盲區(qū)”。.當(dāng)采用了足夠年限的已知數(shù)據(jù)并將其增長(zhǎng)率歸一化以后,“被預(yù)測(cè)年”數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)率可能不再會(huì)大于那些“已知年”數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)率.則外延問(wèn)題可以得到基本解決。

    最后,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn),減小誤差。經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)是立足于過(guò)去及現(xiàn)在的已知推測(cè)未來(lái)的未知,而過(guò)去和現(xiàn)在終歸不是未來(lái),預(yù)測(cè)結(jié)果和未來(lái)實(shí)際值不可能絕對(duì)相符,存在的差異就是預(yù)測(cè)誤差。為了使預(yù)測(cè)誤差最小化,檢驗(yàn)結(jié)果通過(guò)試探性的反復(fù)試驗(yàn)來(lái)確定,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度應(yīng)盡可能進(jìn)行外推檢驗(yàn)。

    三、總結(jié)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的方法相對(duì)于其他的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法,具有獨(dú)特的、顯著的優(yōu)勢(shì),我們可以利用好其優(yōu)勢(shì),從而有助于我們更好的對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,從而把握好經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)向,為經(jīng)濟(jì)決策提供依據(jù)。因此,我們應(yīng)當(dāng)根據(jù)社會(huì)發(fā)展需要,不斷改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用,使其效能最優(yōu)化,為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展助力。

    參考文獻(xiàn):

    [1]陳健,游瑋,田金信.應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法的改進(jìn)[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2006(06)

    [2]孫冰.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2003(01)

    [3]王悅.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].價(jià)值工程,2007(05)

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