基于L1范数的出国留学人数组合预测研究

摘要：

为更准确地探究我国出国留学人数变化趋势,提出基于L1范数的组合预测模型,对出国留学人数进行预测;从多角度选取影响出国留学的因素,利用灰色关联度分析提取影响出国留学人数的典型因子,进而构建GM(1,3)模型;建立BP神经网络模型;提出基于L1范数组合预测模型,通过求解线性规划确定单一模型最优权系数;然后,对2006—2019年出国留学人数进行预测;选取GM(1,1)模型为对照模型,通过对照模型以及预测误差评价指标体系比较模型的预测精度,结果表明:基于L1范数的组合预测模型效果优于3个单一模型,有效地提高了预测精度,能够充分利用单一预测模型提供的信息,从而更加准确地预测出国留学人数;未来几年我国出国留学规模仍有较大的发展空间,预测结果可为全球疫情下我国留学相关工作提供参考.

关键词：GM(1、3)模型、BP神经网络模型、L1范数、组合预测、出国留学人数

所属期刊栏目：39

分类号：F224.0(经济计算、经济数学方法)

在线出版日期：2022-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：61-69