【摘 要】
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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
【机 构】
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江西财经大学统计学院,南昌理工学院
【基金项目】
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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(GJJ190281)
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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。
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