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基于主成分分析的PSO-BP算法在GDP和CPI预测中的应用
被引量:
9
1
作者
王永杰
白艳萍
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2017年第4期150-154,共5页
GDP增速与CPI指数具有复杂的时间序列和非线性特征。鉴于BP神经网络算法有良好的非线性拟合能力,但容易陷入局部极小值的特点,提出了基于主成分分析的PSO-BP算法。该方法主要通过主成分分析方法对输入变量进行降维,利用PSO算法良好的全...
GDP增速与CPI指数具有复杂的时间序列和非线性特征。鉴于BP神经网络算法有良好的非线性拟合能力,但容易陷入局部极小值的特点,提出了基于主成分分析的PSO-BP算法。该方法主要通过主成分分析方法对输入变量进行降维,利用PSO算法良好的全局寻优能力对BP算法的权值和阈值进行优化,从而避免BP算法陷入局部极小值。最后运用模型对GDP增速和CPI指数进行拟合预测。实验结果表明:该模型比PCA-BP模型和PSO-BP模型具有更高的拟合精度和更小的均方误差。
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关键词
主成分分析
pso.bp算法
CPI
GDP
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职称材料
题名
基于主成分分析的PSO-BP算法在GDP和CPI预测中的应用
被引量:
9
1
作者
王永杰
白艳萍
机构
中北大学理学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2017年第4期150-154,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61275120)
文摘
GDP增速与CPI指数具有复杂的时间序列和非线性特征。鉴于BP神经网络算法有良好的非线性拟合能力,但容易陷入局部极小值的特点,提出了基于主成分分析的PSO-BP算法。该方法主要通过主成分分析方法对输入变量进行降维,利用PSO算法良好的全局寻优能力对BP算法的权值和阈值进行优化,从而避免BP算法陷入局部极小值。最后运用模型对GDP增速和CPI指数进行拟合预测。实验结果表明:该模型比PCA-BP模型和PSO-BP模型具有更高的拟合精度和更小的均方误差。
关键词
主成分分析
pso.bp算法
CPI
GDP
Keywords
principal component analysis
pso
-
bp
algorithm
CPI
GDP
分类号
O29 [理学—应用数学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主成分分析的PSO-BP算法在GDP和CPI预测中的应用
王永杰
白艳萍
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2017
9
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