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基于神经网络集成的失业预警方法
被引量：
7
1
作者
李宏
李建武
宋玉龙
《经济与管理研究》
CSSCI
北大核心
2012年第1期89-94,共6页
提出采用神经网络集成技术对中国失业预警系统进行建模,以克服当前失业预警系统建模中存在的小样本、高维度、非线性、噪音数据等难题。采用BP神经网络回归模型对失业率进行预测;基于两种集成技术Bagging与AdaBoost对多个神经网络进行集...
提出采用神经网络集成技术对中国失业预警系统进行建模,以克服当前失业预警系统建模中存在的小样本、高维度、非线性、噪音数据等难题。采用BP神经网络回归模型对失业率进行预测;基于两种集成技术Bagging与AdaBoost对多个神经网络进行集成,以获得比单个预测模型更好的精度与稳定性;最后基于广东省的社会经济调查数据进行了实证分析,实验结果表明:在对失业率的预测上,Bagging集成方法的预测效果优于Adaboost集成方法,也优于单个最好的神经网络模型。
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关键词
失业预警
神经网络集成
BAGGING
ADABOOST
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职称材料
题名
基于神经网络集成的失业预警方法
被引量：
7
1
作者
李宏
李建武
宋玉龙
机构
中国人民大学
劳动
人事学院
国家人力资源和社会保障部劳动科学研究所
北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室
出处
《经济与管理研究》
CSSCI
北大核心
2012年第1期89-94,共6页
基金
国家科技部软科学研究计划项目"失业预警制度及预案研究"(2009GXS5B071)
北京市自然科学基金"基于集成学习的失业预警建模研究"(4122068)
+2 种基金
人力资源和社会保障部失业保险司课题"失业预警理论
技术和方法研究"
广东省人力资源和社会保障厅委托项目"广东省失业预警系统及预案研究"
文摘
提出采用神经网络集成技术对中国失业预警系统进行建模,以克服当前失业预警系统建模中存在的小样本、高维度、非线性、噪音数据等难题。采用BP神经网络回归模型对失业率进行预测;基于两种集成技术Bagging与AdaBoost对多个神经网络进行集成,以获得比单个预测模型更好的精度与稳定性;最后基于广东省的社会经济调查数据进行了实证分析,实验结果表明:在对失业率的预测上,Bagging集成方法的预测效果优于Adaboost集成方法,也优于单个最好的神经网络模型。
关键词
失业预警
神经网络集成
BAGGING
ADABOOST
Keywords
Unemployment Early - warning
Neural Network Ensembles
Bagging
AdaBoost
分类号
F404.1 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络集成的失业预警方法
李宏
李建武
宋玉龙
《经济与管理研究》
CSSCI
北大核心
2012
7
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