基于神经网络动态非线性非平稳经济系统预测

被引：31

作者：

顾成奎

王正欧

机构：

[1] 天津大学系统工程研究所,天津大学系统工程研究所天津,天津

来源：

系统工程学报 | 2002年 / 02期

关键词：

神经网络; 非线性递推预测; 时间增长序列; 参数转移矩阵;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

020104 [西方经济学];

摘要：

考虑实际经济系统中广泛存在着非线性和时变性因素 ,以及大部分变量的序列具有时间增长特性 ,提出用神经网络方法 ,建立实际经济系统的时变非线性模型 .采用增广卡尔曼滤波算法训练神经网络 ,并根据先验信息 (序列的时间增长特性 )构造参数转移矩阵 .对实际经济系统的预测分析结果证明 ,与传统定常非线性预测模型相比 ,该方法不仅可以在线递推预测 ,而且由于参数转移矩阵的引入 ,预测精度得到很大的提高

引用

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