基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸及核密度估計(jì)的概率密度預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、概率密度預(yù)測(cè)方法是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)及概率論相關(guān)知識(shí)的一種方法，在統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論中有著科學(xué)的理論依據(jù)。通過(guò)完整的概率密度曲線圖，不僅可以獲得較為準(zhǔn)確的點(diǎn)預(yù)測(cè)值，給管理決策提供更精準(zhǔn)定量依據(jù);同時(shí)也可以獲得預(yù)測(cè)對(duì)象的完整連續(xù)的概率密度曲線以及其概率密度函數(shù)。通過(guò)分析預(yù)測(cè)的隨機(jī)變量概率密度曲線圖，可以為管理決策提供更多準(zhǔn)確有用信息。
　　本文通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸方法，不僅克服最小二乘回歸的缺點(diǎn)，同時(shí)可以結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法自適應(yīng)和強(qiáng)大非線性的優(yōu)

2、點(diǎn)。通過(guò)設(shè)置不同的分位點(diǎn)，來(lái)預(yù)測(cè)隨機(jī)變量不同分位點(diǎn)下對(duì)應(yīng)的分位數(shù)，這樣可以更加細(xì)致刻畫(huà)被解釋變量在不同分位點(diǎn)上受解釋變量的影響以及他們之間的關(guān)系。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸方法先求出預(yù)測(cè)對(duì)象的不同分位點(diǎn)上對(duì)應(yīng)的分位數(shù)，然后再用確定好的核密度估計(jì)形式與最優(yōu)窗寬選擇方法，運(yùn)用核密度估計(jì)方法思想，得出預(yù)測(cè)對(duì)象的完整連續(xù)的概率密度曲線圖。通過(guò)加入不同的因素、以及選擇不同的核密度估計(jì)形式和最優(yōu)窗寬選擇方法，可以比較在加入不同考慮因素和采用不同核密度估