基于改进回声状态网络的居民消费价格指数预测研究

基于改进回声状态网络的居民消费价格指数预测研究

论文摘要

对居民消费价格指数(CPI)做出准确的预测,能够为国家或地区相关部门在制定合理的发展规划以及对资源进行优化配置时提供重要依据。早期研究者主要采用计量经济模型、时间序列模型对CPI进行预测。本文分析了回声状态网络预测模型和小世界网络结构。包括ESN的训练过程、储备池的关键参数和小世界网络的数学模型。然后,构建具有小世界特性的小波回声状态网络预测模型(SW-W-ESN)。同时,储备池是ESN的核心部分,改进回声状态网络对CPI的预测更为准确,在宏观经济调控方面更具有科学性和可行性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 楚旭

关键词: 回声状态网络,居民消费价格指数,小世界网络,小波函数

来源: 商场现代化 2019年15期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,基础科学

专业: 数学,贸易经济

分类号: O157.5;F726

DOI: 10.14013/j.cnki.scxdh.2019.15.001

页码: 1-4

总页数: 4

文件大小: 782K

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基于改进回声状态网络的居民消费价格指数预测研究
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