32、神经网络经济预测：挑战与解决方案

神经网络经济预测：挑战与解决方案

在经济预测领域，神经网络正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨神经网络在经济预测中的应用，包括敏感性输入修剪、网络架构设计以及训练方法等方面。

1. 敏感性输入修剪与分析

敏感性输入修剪是提高神经网络预测准确性的重要手段。通过对输入变量的敏感性分析，我们可以了解哪些变量对预测结果影响较大，从而优化输入变量的选择。

例如，在对美国工业生产指数的预测中，通过敏感性分析可以观察到不同输入变量在不同时间点的重要性变化。在某些时间段，特定的输入变量可能具有较大的负敏感性，而在其他时间段，另一些变量则开始发挥重要作用。

敏感性分析结果通常以图形的形式展示，如矩形的大小表示值的大小，黑色和灰色分别表示负和正。这种图形能够直观地显示哪些输入变量在不同时间点对预测至关重要，有助于我们理解经济关系。

2. 网络架构设计

网络架构的设计对于神经网络的性能至关重要。以下是几种常见的网络架构及其特点：
- 净内部预处理层
- 对角连接器 ：通过对角连接器对输入进行预处理，使用tanh函数对输入进行缩放，以限制异常值的影响并消除不重要的输入。对于短期预测，权重通常初始化为0.1，以确保tanh函数处于线性范围；对于长期预测，权重初始化为1，以消除“非经济”影响。
- 瓶颈网络 ：使用瓶颈网络压缩输入信息，同时tanh函数可以限制数据中的异常值。这种架构可以避免输入修剪导致的解压缩混乱，并便于添加输入噪声。
- 平方输入层