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公开(公告)号：CN117314193A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311309176.0
申请日：2023-10-10
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06Q10/0637 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于工业生产预测分析技术领域，公开了一种工业生产率宏观预测与关键因素分析方法，其依据可信粒度准则，以工业生产输入数据的特性生成同时兼顾各变量覆盖度和特异性的信息粒，通过将该信息粒输入到已训练好的单隐层数值型神经网络上，并利用改进粒子群优化算法完成对变量信息粒度级别的优化分配，进而得到具有粒度输出的粒度神经网络模型，一方面通过模型的粒度输出解决工业生产率宏观性预测的需求；另一方面通过输入粒化分析挖掘影响工业生产率的关键输入因素。本发明具有严格的理论基础，通用性强、便于灵活运用。
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