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| 主成分分析法在神经网络经济预测中的应用 | |
| 引用本文： | 张兴会,杜升之,陈增强,袁著祉,莫荣.主成分分析法在神经网络经济预测中的应用[J].数量经济技术经济研究,2002,19(4):122-125. |
| 作者姓名： | 张兴会 杜升之 陈增强 袁著祉 莫荣 |
| 作者单位： | 1. 天津职业技术师范学院 2. 南开大学自动化系 3. 劳动部劳动科学研究所 |
| 基金项目： | 国家软科学研究项目《我国失业预警系统与就业对策研究》(K-97-10-50)资助 |
| 摘 要： | 经济预测问题是典型的多指标小样本复杂系统的预测问题。神经网络非常适用于复杂非线性系统的处理，但神经网络的规模是影响它的泛化能力的一个主要因素。特别在样本集少，指标多的情况下，要保证神经网络的泛化能力，如何降低神经网络的规模就成为亟待解决的关键问题。本文提出了用主成分分析法从根本上降低神经网络的规模，提高神经网络的泛化能力的方法。并对我国失业问题进行了预测，取得了良好的预测结果。 |
| 关 键 词： | 主成分分析法 神经网络 经济预测 应用 泛化能力 失业预测 中国 |
| 修稿时间： | 2002年1月1日 |
The Application of Principal Components Analysis to Economic Forecast by Neural Networks |
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