基于灰色+神经网络复合预测模型的研究  

作　　者：郭艳萍[1] 高云 刘寰 

机构地区：[1]山西大同大学计算机与网络工程学院,山西省大同市037009 [2]大同市职业教育中心,山西省大同市037000

出　　处：《电子技术与软件工程》2022年第14期196-201,共6页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：山西省软科学研究计划(2019041023-5);山西大同大学科研基金项目(项目编号:2019K14)。

摘　　要：本文对单一的预测方式不能综合考虑复合因素对预测造成的影响,容易给预测带来偏差过大的后果的基础上,首先对数据进行描述性分析和相关分析,再使用Lasso参数估计方法,对某市财政收入数据进行相关因素分析,选取对财政收入影响较大的8个因素,使用灰色模型对这8个影响因素进行接下来2年值的预测,并使用后验差检验判别对预测结果进行评价,得出预测结果好;最后使用预测因素值建立神经网络预测模型,得到对接下来2年的财政收入预测结果。

关 键 词：灰色模型 复合预测模型 Lasso参数 复合因素 神经网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] N941.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程]