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赖明勇

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期刊论文

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

赖明勇祝树金

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摘要/描述

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。

版权说明:以下全部内容由赖明勇上传于   2005年04月25日 21时54分34秒,版权归本人所有。

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