曲线分类建模方法及其在多地区GDP预测中的应用

被引：6

作者：

龙文 ^{[1
]}

王惠文 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心

[2] 北京航空航天大学经济管理学院

来源：

系统工程理论与实践 | 2008年 / 03期

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

F222.33 [国民经济计算体系]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

020208 ; 0714 ; 020201 ; 0701 ; 070104 ;

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.

引用

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