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基于动态剪枝算法的神经网络预测模型

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提出一种针对径向基函数网络动态剪枝算法,该方法根据统计贡献度动态确定核函数最优数量,在递归估计参数的同时根据核函数贡献度的大小动态消除冗余节点,以达到最佳网络结构.利用中国月度信贷数据进行实证分析表明,新提出的模型与SARIMA和SVR等其他基准模型相比,具有更好的预测稳健性和准确性.

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来源
《复旦学报：自然科学版》 |2015年第3期|313-319|共7页
作者
张瀛;
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作者单位

华东师范大学金融与统计学院;

复旦大学经济学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类经济数学方法的应用;经济预测;
关键词
统计贡献度; 自回归单整移动平均季节模型; 支持向量回归;

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