基于PSO-PLS的組合預測方法在GDP預測中的應用

作者：肖智,吳慰

摘要：GDP預測是經濟預測中一個非常重要的問題，隨著經濟的發展，對其預測精度的要求也越來越高。在考慮樣本權重的基礎上，提出一種微粒群算法與部分最小二乘回歸方法相結合的組合預測方法，即采用微粒群方法對樣本最優權重進行求解，在所得樣本權重系數的基礎上，用部分最小二乘回歸方法確定組合預測的權重系數。將該方法用于中國GDP預測取得了較好的結果，與其他幾種傳統方法相比，預測精度有一定程度的提高，說明算法的有效性和可行性。

發文機構：重慶大學經濟與工商管理學院

關鍵詞：微粒群算法部分最小二乘回歸組合預測樣本權重GDPparticle swarm optimizationpartial least squarescombining forecastingsample weightGDP

分類號： F201[經濟管理—國民經濟]