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综合馆
基于相空间重构和进化KPCR的GDP预测研究
  • 摘要

    GDP预测是一项非常复杂的工作,是经济预测中的重要问题之一.考虑到核方法的特征和应用优势以及GDP预测的非线性、时变性和不确定性等特点,提出对GDP序列进行相空间重构,运用C-C方法确定最佳的嵌入维数和延迟时间,并结合核主成分回归预测GDP;考虑到模型参数的选择问题,采用粒子群优化(PSO)算法对模型进行优化;为了提高预测模型的推广性能,采用5折交叉验证的方法构建粒子的适应度,同时采用MSE和MAPE评价优化模型的预测效果.

  • 作者

    蒋铁军  张怀强 

  • 作者单位

    武汉大学经济管理学院,武汉430072;海军工程大学装备经济管理系,武汉430033/海军工程大学装备经济管理系,武汉430033

  • 刊期

    2014年3期 PKU CSSCI

  • 关键词

    相空间重构  核主成分回归  GDP预测  粒子群优化算法 

参考文献
  • [1] Kim H S;Eykholt R;Salas J D. Nonlinear Dynamics Delay Times and Embedding Windows. PHYSICA D, 1999,1/2
  • [2] Kennedy J;Eberhart R C. Particle Swarm Optimization. Perth,Australia, 1995
  • [3] Yuxin Zhaoa;Wei Zu;Haitao Zeng. A Modified Particle Swarm Optimization via Particle Visual Modeling Analysis. Computers & Mathematics with Applications, 2009,57
  • [4] Praveen Kumar Tripathi;Sanghamitra Bandyopadhyaya;Sankar Kumar Pala. Multi-Objective Particle Swarm Optimization with Time Variant Inertia and Acceleration Coefficients. Information Sciences, 2007,22
  • [5] Shi Y H;Eberhart R C. A Modified Particle Swarm Optimizer. Piscataway,USA, 1998
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