基于人工神经网络的经济预测研究
| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文工作 | 第9页 |
| ·本章小结 | 第9-10页 |
| 第二章 经济预测概述 | 第10-20页 |
| ·经济预测特点 | 第10页 |
| ·经济预测分类 | 第10-12页 |
| ·经济预测方法 | 第12-14页 |
| ·定性预测方法 | 第12-13页 |
| ·定量预测方法 | 第13-14页 |
| ·经济预测步骤 | 第14-15页 |
| ·经济预测检验 | 第15-19页 |
| ·误差指标检验 | 第15-18页 |
| ·损失函数检验 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 神经网络算法 | 第20-35页 |
| ·BP神经网络 | 第22-24页 |
| ·基本算法 | 第22-23页 |
| ·算法改进 | 第23-24页 |
| ·RBF神经网络 | 第24-26页 |
| ·递归神经网络 | 第26-27页 |
| ·SVM神经网络 | 第27-34页 |
| ·统计学习理论 | 第27-28页 |
| ·支持向量机研究 | 第28页 |
| ·支持向量机算法 | 第28-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 神经网络预测模型 | 第35-42页 |
| ·时间序列模型 | 第35-38页 |
| ·回归预测模型 | 第38-40页 |
| ·组合预测模型 | 第40页 |
| ·训练数据预处理 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 经济增长理论 | 第42-52页 |
| ·哈罗德-多马模型 | 第43-45页 |
| ·新古典增长模型 | 第45-47页 |
| ·内生增长模型 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 基于神经网络的GDP预测模型 | 第52-59页 |
| ·建立模型 | 第52-53页 |
| ·模型实证 | 第53-55页 |
| ·实证结果 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 附表 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
