文献类型：期刊文章

作　　者：闫春[1] 程悦[1] 孙晓红[2]

Yan Chun;Cheng Yue;Sun Xiaohong(School of Mathematics and System Science,Shandong University of Science and Technology,Qingdao Shandong 266590,China;Audit Office,Shandong University of Science and Technology,Qingdao Shandong 266590,China)

机构地区：[1]山东科技大学数学与系统科学学院,山东青岛266590 [2]山东科技大学审计处,山东青岛266590

出　　处：《统计与决策》

基　　金：全国统计科学研究重点项目(2019LZ10)。

年　　份：2021

卷　　号：37

期　　号：14

起止页码：137-140

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2021_2022、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文章构建基于卷积神经网络和支持向量机的预警模型(CNN-SVM模型),监测预警宏观经济运行情况。将宏观经济面板数据训练集转化为矩阵输入CNN模型进行卷积操作和池化操作以提取特征,并将提取出的特征向量输入SVM模型进行多分类从而得到分类结果,不同分类结果代表不同的预警等级。训练好CNN-SVM模型的参数后,代入测试集预警结果与实际预警等级进行比对,观察预警效果,发现决定系数可达0.98,与单独的基于CNN模型的预警模型相比准确率明显提高。

关 键 词：卷积神经网络 支持向量机 宏观经济 监测预警

分 类 号：F831.4[金融学类]