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GM(1,1)扩展方法在经济增长预测中的应用及检验
被引量：
1
1
作者
吴卓立
覃正
+2 位作者
王魁恒
惠龙
丁洁
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2005年第11期11-12,共2页
介绍了一种GM(1,1)模型与线性回归组合预测方法,使用该方法建立了西安市国内生产总值(GDP)预测模型,计算了西安市2001～2003年GDP总值,对比检验了单独使用GM(1,1)模型和线性回归模型与该模型的精度.检验结果表明,该方法较好地克服了单...
介绍了一种GM(1,1)模型与线性回归组合预测方法,使用该方法建立了西安市国内生产总值(GDP)预测模型,计算了西安市2001～2003年GDP总值,对比检验了单独使用GM(1,1)模型和线性回归模型与该模型的精度.检验结果表明,该方法较好地克服了单独使用GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,在实际预测中取得了好的效果.
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关键词
GM(1
1)模型
线性回归模型
国内生产总值预测
GDP
经济增长
预测
对比检验
扩展方法
国内生产总值
(GDP)
预测
模型
应用
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职称材料
基于NPP/VIIRS夜间灯光图像的GDP智能预测模型研究
被引量：
8
2
作者
王森
蔡小莉
+1 位作者
鲍云飞
詹邦成
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第8期3191-3201,共11页
针对现今传统统计方法难以准确及时的揭示经济参量时空信息且估算国内生产总值(gross domestic product,GDP)精度不足的问题,利用国家极轨卫星携带的可见光和近红外成像辐射计(national polar-orbiting partnership/visible infrared im...
针对现今传统统计方法难以准确及时的揭示经济参量时空信息且估算国内生产总值(gross domestic product,GDP)精度不足的问题,利用国家极轨卫星携带的可见光和近红外成像辐射计(national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer,NPP/VIIRS)获取的2012—2018年夜间灯光影像为数据源,对数据产生的误差进行处理得到了可以用来定量分析的长时间序列数据;首先采用随机森林算法对数据集进行预测研究,在此基础上提出一种基于袋外数据估计的回归误差,采用改进的网格搜索算法对随机森林模型进行参数调优。同时也使用贝叶斯优化对随机森林(random forest,RF)模型进行参数调优。运用嵌套5F-CV,并通过外部5F-CV循环估算模型的泛化能力,内部5F-CV循环用于确定最佳参数找出最优参数模型,建立自动预测系统,根据输入的研究区数据,使算法模型自动进行精准预测。结果表明:基于贝叶斯优化改进的随机森林算法在预测GDP时最好,预测精度达到97%,具有较高的准确率和鲁棒性。研究结果展示了机器学习算法和夜间光照指数用于在县级尺度上预测GDP表现出显著的能力。
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关键词
夜光遥感
国内生产总值
(GDP)
预测
时间序列分析
随机森林(RF)模型
贝叶斯优化
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职称材料
题名
GM(1,1)扩展方法在经济增长预测中的应用及检验
被引量：
1
1
作者
吴卓立
覃正
王魁恒
惠龙
丁洁
机构
西安交通大学管理学院
武汉大学信息管理学院
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2005年第11期11-12,共2页
基金
国家自然科学基金项目(编号:70471037)
陕西省自然科学基金项目(编号:2004G02)
西安市"十五"计划执行后评估研究项目(编号:XASJW11-521)
文摘
介绍了一种GM(1,1)模型与线性回归组合预测方法,使用该方法建立了西安市国内生产总值(GDP)预测模型,计算了西安市2001～2003年GDP总值,对比检验了单独使用GM(1,1)模型和线性回归模型与该模型的精度.检验结果表明,该方法较好地克服了单独使用GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,在实际预测中取得了好的效果.
关键词
GM(1
1)模型
线性回归模型
国内生产总值预测
GDP
经济增长
预测
对比检验
扩展方法
国内生产总值
(GDP)
预测
模型
应用
分类号
F123.2 [经济管理—世界经济]
F724.782 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于NPP/VIIRS夜间灯光图像的GDP智能预测模型研究
被引量：
8
2
作者
王森
蔡小莉
鲍云飞
詹邦成
机构
武汉大学信息管理学院
河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室
北京空间机电研究所
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第8期3191-3201,共11页
基金
河南省科技厅科技攻关计划基金(202102310340)
河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2019GGJS040,2020GGJS027)
河南省高等学校重点科研项目(21A110005)。
文摘
针对现今传统统计方法难以准确及时的揭示经济参量时空信息且估算国内生产总值(gross domestic product,GDP)精度不足的问题,利用国家极轨卫星携带的可见光和近红外成像辐射计(national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer,NPP/VIIRS)获取的2012—2018年夜间灯光影像为数据源,对数据产生的误差进行处理得到了可以用来定量分析的长时间序列数据;首先采用随机森林算法对数据集进行预测研究,在此基础上提出一种基于袋外数据估计的回归误差,采用改进的网格搜索算法对随机森林模型进行参数调优。同时也使用贝叶斯优化对随机森林(random forest,RF)模型进行参数调优。运用嵌套5F-CV,并通过外部5F-CV循环估算模型的泛化能力,内部5F-CV循环用于确定最佳参数找出最优参数模型,建立自动预测系统,根据输入的研究区数据,使算法模型自动进行精准预测。结果表明:基于贝叶斯优化改进的随机森林算法在预测GDP时最好,预测精度达到97%,具有较高的准确率和鲁棒性。研究结果展示了机器学习算法和夜间光照指数用于在县级尺度上预测GDP表现出显著的能力。
关键词
夜光遥感
国内生产总值
(GDP)
预测
时间序列分析
随机森林(RF)模型
贝叶斯优化
Keywords
nighttime light
gross domestic product(GDP)forecasting
time series analysis
random forest(RF)model
Bayesian optimization
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GM(1,1)扩展方法在经济增长预测中的应用及检验
吴卓立
覃正
王魁恒
惠龙
丁洁
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2005
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于NPP/VIIRS夜间灯光图像的GDP智能预测模型研究
王森
蔡小莉
鲍云飞
詹邦成
《科学技术与工程》
北大核心
2022
8
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职称材料
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