基于卷积神经网络和支持向量机的宏观经济监测预警模型及应用

摘要：

文章构建基于卷积神经网络和支持向量机的预警模型(CNN-SVM模型),监测预警宏观经济运行情况.将宏观经济面板数据训练集转化为矩阵输入CNN模型进行卷积操作和池化操作以提取特征,并将提取出的特征向量输入SVM模型进行多分类从而得到分类结果,不同分类结果代表不同的预警等级.训练好CNN-SVM模型的参数后,代入测试集预警结果与实际预警等级进行比对,观察预警效果,发现决定系数可达0.98,与单独的基于CNN模型的预警模型相比准确率明显提高.

关键词：卷积神经网络;支持向量机;宏观经济;监测预警

所属期刊栏目：37

分类号：F831.4(金融、银行)

资助基金：全国统计科学研究重点项目2019LZ10

在线出版日期：2021-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：137-140