论文摘要
居民消费价格指数（Consumer Price Index,CPI）是一种具有非线性、复杂性和滞后性的时间序列数据,利用传统的时间序列方法和浅层神经网络很难建立有效的CPI预测模型,针对现有的时间序列预测方法不能解决非线性、复杂性和滞后性的时间序列数据预测问题。本文提出了一种基于改进的深度置信网络模型（GBDBN-ESN）CPI预测方法。该方法是利用高斯伯努利波尔兹曼机来处理输入特征向量,通过改进传统的梯度计算方法,建立一个梯度修正模型来提高网络的预测精度,并在网络的顶层连接一个回声状态网络作为回归层以实现对CPI的预测。实验结果表明,网络的预测精度得到了较好的改善。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴明珍,吴有富,王飞,孔梦秋
关键词: 预测,深度置信网络,梯度修正,回声状态网络
来源: 兴义民族师范学院学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 贵州民族大学数据科学与信息工程学院,贵州交通职业技术学院
基金: 贵州民族大学科研基金资助项目(2017YB069)
分类号: TP183;O211.61
页码: 110-115+124
总页数: 7
文件大小: 4060K
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