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基于PDP-GA-ELM优化建模的进口价值总指数预测
1
作者
温有栋
杨君
+1 位作者
黄婷
辛韵
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第8期118-122,共5页
文章收集了海关总署自2005年2月以来的进口价值总指数等有关数据,引入最新的PDP变量降维技术,在用GA算法优化ELM神经网络的基础上,组建了PDP-GA-ELM预测模型。结果发现,对进口价值总指数影响最重要的三个预测变量分别是塑料、橡胶制品...
文章收集了海关总署自2005年2月以来的进口价值总指数等有关数据,引入最新的PDP变量降维技术,在用GA算法优化ELM神经网络的基础上,组建了PDP-GA-ELM预测模型。结果发现,对进口价值总指数影响最重要的三个预测变量分别是塑料、橡胶制品类进口价值指数,矿产品类进口价值指数,化学工业及其相关工业产品类进口价值指数。PDP-GA-ELM的隐含层最佳神经元个数是87,同其他六种模型相比,PDP-GA-ELM预测模型的拟合精度最高,均方误差最小,性能最优。
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关键词
变量降维
遗传算法
极限学习机
进口价值总指数
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题名
基于PDP-GA-ELM优化建模的进口价值总指数预测
1
作者
温有栋
杨君
黄婷
辛韵
机构
江西财经大学统计学院
南昌理工学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第8期118-122,共5页
基金
江西省2019年博士后科研项目择优资助项目
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ190281)。
文摘
文章收集了海关总署自2005年2月以来的进口价值总指数等有关数据,引入最新的PDP变量降维技术,在用GA算法优化ELM神经网络的基础上,组建了PDP-GA-ELM预测模型。结果发现,对进口价值总指数影响最重要的三个预测变量分别是塑料、橡胶制品类进口价值指数,矿产品类进口价值指数,化学工业及其相关工业产品类进口价值指数。PDP-GA-ELM的隐含层最佳神经元个数是87,同其他六种模型相比,PDP-GA-ELM预测模型的拟合精度最高,均方误差最小,性能最优。
关键词
变量降维
遗传算法
极限学习机
进口价值总指数
分类号
F224.9 [经济管理—国民经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于PDP-GA-ELM优化建模的进口价值总指数预测
温有栋
杨君
黄婷
辛韵
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020
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