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    分析美國不同的當選者對中國經濟的影響

    2020-03-17 10:39:58朱靜偉黃榮霞李曉偉劉乙雁崔國慶郭繼珺
    科學導報·學術 2020年57期
    關鍵詞:粒子群優(yōu)化BP神經網絡

    朱靜偉 黃榮霞 李曉偉 劉乙雁 崔國慶 郭繼珺

    【摘?要】不同的美國當選者對全球經濟格局的影響是不同的,同時對中國經濟也會產生影響。本文以此為背景進行分析。首先找出影響中國經濟的目標參數(shù),接著引入粒子群尋優(yōu)算法,在訓練神經網絡權值的同時優(yōu)化其隱含層個數(shù)及結構,突出影響中國經濟目標參數(shù)的節(jié)點預測輸出值,之后建立PSO-BP神經網絡定量分析模型,將經濟影響的目標參數(shù)作為輸入層節(jié)點,對全部的目標參數(shù)進行預測分析,與原始值比較后得到不同當選者對中國經濟產生的影響。

    【關鍵詞】粒子群優(yōu)化;POS-BP神經網絡;預測分析

    1.引言

    近幾十年來,被稱為美國總統(tǒng)大選的競選活動,吸引了全世界的廣泛關注。在美國總統(tǒng)大選之年,共和黨候選人唐納德·特朗普和民主黨候選人喬·拜登一起競選美國總統(tǒng)。但是,雙方的候選人在經濟、文化、金融等不同的重點發(fā)展領域有著不同的政治立場和措施。故他們的措施理念也將對美國經濟和世界經濟產生不同程度的影響。與此同時也會對中國的經濟也會產生很大的影響。本文在此背景下,進行分析。

    由于美國總統(tǒng)對中國經濟的影響分析較為隱蔽和復雜,故通過預測的方法分析受美國大選影響的中國經濟的發(fā)展趨勢,結合改進的神經網絡從多個方面進一步量化研究。首先找出可能影響中國經濟的目標參數(shù),之后引入粒子群尋優(yōu)算法,對神經網絡的結構和參數(shù)進一步優(yōu)化。再結合實際分析建立PSO-BP神經網絡定量分析模型,通過歸一化處理,激勵函數(shù),前向傳播和后向傳播訓練網絡參數(shù),并檢驗網絡的預測能力及推廣能力,得到不同當選者條件下對中國經濟產生的影響。

    2.模型的建立

    通過分析選擇出影響中國經濟的衡量參數(shù),再通過聚類分析得到領域參數(shù)影響中和國經濟的目標參數(shù)如下:

    (1)新型冠狀病毒肺炎防治工作:醫(yī)院病床,冠狀病毒病例(2)基礎設施:交通覆蓋率,全民醫(yī)療保險的覆蓋率,通信覆蓋率(3)稅收收入:企業(yè)所得稅稅率,個人所得稅,社會保障稅率(4)環(huán)境保護:全市平均空氣質量指數(shù)≥2的天數(shù),生活垃圾無害化處理率,人均綠地面積,建成區(qū)綠化覆蓋率(5)醫(yī)療保險:醫(yī)療支出占國內生產總值的比例,公民死亡,重大疾病治愈率(6)就業(yè)(勞動力):勞動力成本,失業(yè)率(7)貿易:資本流動,貿易平衡,貿易術語(8)移民:入境旅游指數(shù),外國直接投資,恐怖主義指數(shù)(9)教育:教育經費每年占國內生產總值的比例,高級人才普及率

    由上分析可得,依據(jù)改進神經網絡訓練防治措施、基礎設施、稅收、環(huán)保、醫(yī)療保險、就業(yè)勞動力、貿易、移民、教育9個領域參數(shù)同時,再輸入25個衡量參數(shù)得到對應領域因子的影響程度,建立PSO-BP[1]神經網絡量化分析模型。

    2.1選擇參數(shù)及激勵函數(shù)

    我們關于特朗普對中國經濟的影響預測方法是利用近年內中國固有經濟的發(fā)展進行預測,中國經濟總量是由企業(yè)稅收、環(huán)保環(huán)境、醫(yī)療保險、資產平均收入、貿易等各部分組成,它們與中國經濟之間相互影響、相互制約。

    2.2粒子群優(yōu)化分析

    由于我們的主體結構為衡量參數(shù)到領域參數(shù)再到經濟影響,其中的連接結構較為復雜,運行速度較慢,我們采用粒子群算法對網絡結構進行優(yōu)化分析。

    只有當k=n時,參數(shù)權重連接值不等于0,我們認為神經網絡輸出的中國經濟發(fā)展預測符合條件,若連接值等于0,則檢查自反饋功能。

    2.3前向傳播過程

    記為第l-1層第k個神經元到第L層第j個神經元的權重,為第L層第j個神經元的偏置,為激活值

    對給定的訓練模式輸入后,計算網絡的輸出模式,并與期望值比較,有誤差則向下執(zhí)行。否則返回上一步。

    2.4反向傳播過程

    計算同一層單元的誤差,修改權值和閾值[4]。神經網絡主要依據(jù)權值和閾值,調整網絡中的數(shù)值。我們通過神經網絡,旨在找到最優(yōu)化結果。

    我們將神經網絡每一層的多個自變量參數(shù)看做神經元,全部神經元共同影響最后的中國經濟發(fā)展,當某一參數(shù)出現(xiàn)異常時,網絡可以通過誤差分析進行判別篩選。

    3.模型的預測結果

    4.結論

    通過建立模型,并進行分析和預測之后,可以看出特朗普執(zhí)政后,對中國經濟產生了較大影響。特朗普執(zhí)政無疑會對中美兩國未來的貿易、經濟深度合作帶來負面影響,但同時也可以看出,特朗普的執(zhí)政對中國在衛(wèi)生醫(yī)療領域的發(fā)展沒有產生較大的影響。通過相關的預測還可以得出,在金融市場的影響方面,特朗普當選或拉低美元匯率,不利好出口股、資源股,但利好油價。

    從雙邊角度看,拜登政府的對華政策有可能比特朗普通過外國直接投資,貿易差額,企業(yè)所得稅率等指標的預測,可看出拜登支持自由貿易、回歸多邊主義、反對關稅,中美貿易摩擦有望階段性緩和。政府趨于緩和但同時美國對華將采取強硬措施,在中國主導未來的技術和產業(yè)發(fā)展帶來負面影響

    參考文獻:

    [1]王靜. 帶有非平移緊外力的非自治波方程的Kolmogorov ε-熵[D].蘭州大學,2020.

    [2]吳鵬. 基于軟件流水技術的深度卷積神經網絡并行化研究[D].南京郵電大學,2020.

    [3]蘇守寶,陳秋鑫,王池社,李智.群活性反饋的變異自適應分數(shù)階粒子群優(yōu)化[J/OL].中國科學技術大學學報:1-11[2021-02-03].http://kns.cnki.net/kcms/detail/34.1054.N.20210126.1412.015.html.

    [4]徐志強. 神經網絡模型在光學變頻哈特曼波前傳感技術中的應用[D].中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所),2020.

    (作者單位:遼寧工程技術大學)

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