數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在宏觀經(jīng)濟智能決策支持系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘作為一門新興學(xué)科，它把人們對數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的簡單查詢，提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識，提供決策支持。通過數(shù)據(jù)挖掘能自動處理數(shù)據(jù)倉庫中的海量數(shù)據(jù)，抽象出具有意義的模式，找出人們所需的目標(biāo)知識。 宏觀經(jīng)濟是一個由諸多相互關(guān)聯(lián)且存在一定因果關(guān)系的經(jīng)濟元素所組成的龐大系統(tǒng)。對于正處于轉(zhuǎn)型期的我國宏觀經(jīng)濟而言，由于經(jīng)濟制度、市場規(guī)范等各方面都正在建立和完善，進行經(jīng)濟預(yù)測與決策變得更加復(fù)雜而有意義。 依托于本人參與研究和開發(fā)的省

2、重大創(chuàng)新項目“基于數(shù)據(jù)倉庫的宏觀經(jīng)濟智能決策支持系統(tǒng)”的支撐，本文系統(tǒng)闡述了數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論，介紹了分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則這四種常用的方法；根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)點與宏觀經(jīng)濟的特性，提出把數(shù)據(jù)挖掘作為宏觀經(jīng)濟預(yù)測的新方法，并設(shè)計實現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)，將支持向量機算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，模糊C聚類算法，最小二乘算法和Apriori算法應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟進行數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究。實際應(yīng)用表明，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對經(jīng)濟預(yù)測能取得很好的效果。 本文的創(chuàng)

3、新點有： 1、根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)點與宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)高維、小樣本、時序、多主題、多層次的特點，提出把數(shù)據(jù)挖掘作為宏觀經(jīng)濟預(yù)測的新方法。 2、將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟的分析，將零散的經(jīng)濟數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換為按多主題劃分的數(shù)據(jù)倉庫，并使用數(shù)據(jù)挖掘中分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則方法對宏觀經(jīng)濟實際問題進行挖掘，把經(jīng)濟學(xué)與智能計算有機結(jié)合起來。 3、提出了一種新的基于邊界向量的支持向量機快速學(xué)習(xí)算法，此算法速度比傳統(tǒng)支持向量機的速度有