基于PDP-GA-ELM优化建模的进口价值总指数预测

摘要：

文章收集了海关总署自2005年2月以来的进口价值总指数等有关数据,引入最新的PDP变量降维技术,在用GA算法优化ELM神经网络的基础上,组建了PDP-GA-ELM预测模型.结果 发现,对进口价值总指数影响最重要的三个预测变量分别是塑料、橡胶制品类进口价值指数,矿产品类进口价值指数,化学工业及其相关工业产品类进口价值指数.PDP-GA-ELM的隐含层最佳神经元个数是87,同其他六种模型相比,PDP-GA-ELM预测模型的拟合精度最高,均方误差最小,性能最优.

关键词：变量降维、遗传算法、极限学习机、进口价值总指数

所属期刊栏目：36

分类号：F224.9(经济计算、经济数学方法)

资助基金：江西省2019年博士后科研项目择优资助项目;江西省教育厅科学技术研究项目

在线出版日期：2020-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：118-122