基于贝叶斯正则化的TDBPNN模型在中国外贸预报中的应用及评估

被引：13

作者：

祝树金

赖明勇

机构：

[1] 湖南大学经济与贸易学院,湖南大学经济与贸易学院长沙,长沙

来源：

中国管理科学 | 2005年 / 01期

关键词：

非线性预测; 进出口贸易; 相空间重构; BP网络; 贝叶斯正则化;

D O I：

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2005.01.001

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

基于相空间重构的非线性预报思想 ,建立一个时滞的BP神经网络模型 (TDBPNN) ,采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力 ,并将该模型应用于中国进出口贸易的预测 ,结果证明改进的TDBPNN模型具有较好的泛化能力 ,准确拟合了进出口贸易发展的历史值和趋势。区别于一般的预测评价 ,认为非线性预测不仅要注重数据拟合和精度改进 ,而且应该能够反映被预报系统的非线性特征。在分析模型预测精度的同时 ,通过计算拟合序列和原序列的非线性特征量进行模型评价 ,证实预测模型能够合理地“捕捉”到产生原序列的非线性系统的动力学特征

引用

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共 5 条

[1] BP神经网络在上海住宅市场需求预测中的应用 [J].