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基于神经网络集成的失业预警方法
外文标题：Unemployment Early -Warning Based on Neural Network Ensembles
文献类型：期刊
作者：李宏^[1]李建武^[2]宋玉龙^[3]
机构：[1]中国人民大学劳动人事学院
[2]国家人力资源和社会保障部劳动科学研究所
[3]北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室

年：2012
期刊名称：经济与管理研究
期：1
页码范围：89-94
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览CSSCI(11F0532012010011)
所属部门：劳动人事学院
语言：中文
ISSN：1000-7636
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jjyglyj201201011.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1000-7636.2012.01.011
基金：国家科技部软科学研究计划项目; 北京市自然科学基金; 人力资源和社会保障部失业保险司课题; 广东省人力资源和社会保障厅委托项目
关键词：失业预警;神经网络集成;Bagging AdaBoost
摘要：提出采用神经网络集成技术对中国失业预警系统进行建模,以克服当前失业预警系统建模中存在的小样本、高维度、非线性、噪音数据等难题.采用BP神经网络回归模型对失业率进行预测；基于两种集成技术Bagging与AdaBoost对多个神经网络进行集成,以获得比单个预测模型更好的精度与稳定性；最后基于广东省的社会经济调查数据进行了实证分析,实验结果表明:在对失业率的预测上,Bagging集成方法的预测效果优于Adaboost集成方法,也优于单个最好的神经网络模型.
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