主成分分析法在神经网络经济预测中的应用

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、神经网络、泛化能力、失业预测

所属期刊栏目：19

分类号：TP1;U49

资助基金：国家软科学基金K-97-10-50

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：122-125