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将M-估计稳健损失函数与基于统计贡献度的动态确定核函数方法相结合, 提出一种有效的非参数RBF预测模型, 该方法克服了稳健性缺失问题, 在估计参数的同时动态确定最佳网络结构, 并且在学习中自动消除噪声和异常点的影响, 加快了网络的学习和收敛速度. 利用中国月度信贷数据进行实证分析表明, 本文模型与基准模型相比具有最好的预测稳健性和准确性, 对于提高货币政策有效性和前瞻性具有很好的应用价值. 相似文献
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