| 曲线分类建模方法及其在多地区GDP预测中的应用 |
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| 作者姓名： | 龙文 王惠文 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院,虚拟经济与数据科学研究中心,北京,100080;中国科学院,研究生院,北京,100080
2. 北京航空航天大学,经济管理学院,北京,100083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 传统方法解决大规模时序曲线的预测建模问题,需要对每条曲线逐一建模,这使得建模工作量相当庞大,在实际应用中缺乏可操作性.为此,提出了一种解决此问题的新方法--曲线分类建模方法.该方法先减少曲线的模型种类,再进行曲线分类和分类建模,在尽可能保留原始信息的前提下大大降低了建模的工作量.文中阐述了该方法的原理和计算过程,并应用于多国家和地区GDP曲线的预测案例,说明该方法的实用性和有效性.
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| 关 键 词： | 曲线分类 预测建模 大规模曲线 自组织映射神经网络 线分类 建模方法 地区 预测 应用 prediction application curves modeling 有效性 案例 国家 计算过程 原理 阐述 前提 信息 种类 模型 建模问题 |
| 文章编号： | 1000-6788(2008)03-0071-05 |
| 修稿时间： | 2006-11-06 |
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