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        分析美國不同的當(dāng)選者對(duì)中國經(jīng)濟(jì)的影響

        2020-03-17 10:39:58朱靜偉黃榮霞李曉偉劉乙雁崔國慶郭繼珺
        關(guān)鍵詞:粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        朱靜偉 黃榮霞 李曉偉 劉乙雁 崔國慶 郭繼珺

        【摘?要】不同的美國當(dāng)選者對(duì)全球經(jīng)濟(jì)格局的影響是不同的,同時(shí)對(duì)中國經(jīng)濟(jì)也會(huì)產(chǎn)生影響。本文以此為背景進(jìn)行分析。首先找出影響中國經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)參數(shù),接著引入粒子群尋優(yōu)算法,在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的同時(shí)優(yōu)化其隱含層個(gè)數(shù)及結(jié)構(gòu),突出影響中國經(jīng)濟(jì)目標(biāo)參數(shù)的節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)輸出值,之后建立PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定量分析模型,將經(jīng)濟(jì)影響的目標(biāo)參數(shù)作為輸入層節(jié)點(diǎn),對(duì)全部的目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,與原始值比較后得到不同當(dāng)選者對(duì)中國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的影響。

        【關(guān)鍵詞】粒子群優(yōu)化;POS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);預(yù)測(cè)分析

        1.引言

        近幾十年來,被稱為美國總統(tǒng)大選的競(jìng)選活動(dòng),吸引了全世界的廣泛關(guān)注。在美國總統(tǒng)大選之年,共和黨候選人唐納德·特朗普和民主黨候選人喬·拜登一起競(jìng)選美國總統(tǒng)。但是,雙方的候選人在經(jīng)濟(jì)、文化、金融等不同的重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域有著不同的政治立場(chǎng)和措施。故他們的措施理念也將對(duì)美國經(jīng)濟(jì)和世界經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不同程度的影響。與此同時(shí)也會(huì)對(duì)中國的經(jīng)濟(jì)也會(huì)產(chǎn)生很大的影響。本文在此背景下,進(jìn)行分析。

        由于美國總統(tǒng)對(duì)中國經(jīng)濟(jì)的影響分析較為隱蔽和復(fù)雜,故通過預(yù)測(cè)的方法分析受美國大選影響的中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì),結(jié)合改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從多個(gè)方面進(jìn)一步量化研究。首先找出可能影響中國經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)參數(shù),之后引入粒子群尋優(yōu)算法,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)一步優(yōu)化。再結(jié)合實(shí)際分析建立PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定量分析模型,通過歸一化處理,激勵(lì)函數(shù),前向傳播和后向傳播訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù),并檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力及推廣能力,得到不同當(dāng)選者條件下對(duì)中國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的影響。

        2.模型的建立

        通過分析選擇出影響中國經(jīng)濟(jì)的衡量參數(shù),再通過聚類分析得到領(lǐng)域參數(shù)影響中和國經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)參數(shù)如下:

        (1)新型冠狀病毒肺炎防治工作:醫(yī)院病床,冠狀病毒病例(2)基礎(chǔ)設(shè)施:交通覆蓋率,全民醫(yī)療保險(xiǎn)的覆蓋率,通信覆蓋率(3)稅收收入:企業(yè)所得稅稅率,個(gè)人所得稅,社會(huì)保障稅率(4)環(huán)境保護(hù):全市平均空氣質(zhì)量指數(shù)≥2的天數(shù),生活垃圾無害化處理率,人均綠地面積,建成區(qū)綠化覆蓋率(5)醫(yī)療保險(xiǎn):醫(yī)療支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例,公民死亡,重大疾病治愈率(6)就業(yè)(勞動(dòng)力):勞動(dòng)力成本,失業(yè)率(7)貿(mào)易:資本流動(dòng),貿(mào)易平衡,貿(mào)易術(shù)語(8)移民:入境旅游指數(shù),外國直接投資,恐怖主義指數(shù)(9)教育:教育經(jīng)費(fèi)每年占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例,高級(jí)人才普及率

        由上分析可得,依據(jù)改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練防治措施、基礎(chǔ)設(shè)施、稅收、環(huán)保、醫(yī)療保險(xiǎn)、就業(yè)勞動(dòng)力、貿(mào)易、移民、教育9個(gè)領(lǐng)域參數(shù)同時(shí),再輸入25個(gè)衡量參數(shù)得到對(duì)應(yīng)領(lǐng)域因子的影響程度,建立PSO-BP[1]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化分析模型。

        2.1選擇參數(shù)及激勵(lì)函數(shù)

        我們關(guān)于特朗普對(duì)中國經(jīng)濟(jì)的影響預(yù)測(cè)方法是利用近年內(nèi)中國固有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè),中國經(jīng)濟(jì)總量是由企業(yè)稅收、環(huán)保環(huán)境、醫(yī)療保險(xiǎn)、資產(chǎn)平均收入、貿(mào)易等各部分組成,它們與中國經(jīng)濟(jì)之間相互影響、相互制約。

        2.2粒子群優(yōu)化分析

        由于我們的主體結(jié)構(gòu)為衡量參數(shù)到領(lǐng)域參數(shù)再到經(jīng)濟(jì)影響,其中的連接結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,運(yùn)行速度較慢,我們采用粒子群算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化分析。

        只有當(dāng)k=n時(shí),參數(shù)權(quán)重連接值不等于0,我們認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)符合條件,若連接值等于0,則檢查自反饋功能。

        2.3前向傳播過程

        記為第l-1層第k個(gè)神經(jīng)元到第L層第j個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重,為第L層第j個(gè)神經(jīng)元的偏置,為激活值

        對(duì)給定的訓(xùn)練模式輸入后,計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出模式,并與期望值比較,有誤差則向下執(zhí)行。否則返回上一步。

        2.4反向傳播過程

        計(jì)算同一層單元的誤差,修改權(quán)值和閾值[4]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要依據(jù)權(quán)值和閾值,調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)值。我們通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),旨在找到最優(yōu)化結(jié)果。

        我們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每一層的多個(gè)自變量參數(shù)看做神經(jīng)元,全部神經(jīng)元共同影響最后的中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展,當(dāng)某一參數(shù)出現(xiàn)異常時(shí),網(wǎng)絡(luò)可以通過誤差分析進(jìn)行判別篩選。

        3.模型的預(yù)測(cè)結(jié)果

        4.結(jié)論

        通過建立模型,并進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)之后,可以看出特朗普?qǐng)?zhí)政后,對(duì)中國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了較大影響。特朗普?qǐng)?zhí)政無疑會(huì)對(duì)中美兩國未來的貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)深度合作帶來負(fù)面影響,但同時(shí)也可以看出,特朗普的執(zhí)政對(duì)中國在衛(wèi)生醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展沒有產(chǎn)生較大的影響。通過相關(guān)的預(yù)測(cè)還可以得出,在金融市場(chǎng)的影響方面,特朗普當(dāng)選或拉低美元匯率,不利好出口股、資源股,但利好油價(jià)。

        從雙邊角度看,拜登政府的對(duì)華政策有可能比特朗普通過外國直接投資,貿(mào)易差額,企業(yè)所得稅率等指標(biāo)的預(yù)測(cè),可看出拜登支持自由貿(mào)易、回歸多邊主義、反對(duì)關(guān)稅,中美貿(mào)易摩擦有望階段性緩和。政府趨于緩和但同時(shí)美國對(duì)華將采取強(qiáng)硬措施,在中國主導(dǎo)未來的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來負(fù)面影響

        參考文獻(xiàn):

        [1]王靜. 帶有非平移緊外力的非自治波方程的Kolmogorov ε-熵[D].蘭州大學(xué),2020.

        [2]吳鵬. 基于軟件流水技術(shù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化研究[D].南京郵電大學(xué),2020.

        [3]蘇守寶,陳秋鑫,王池社,李智.群活性反饋的變異自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階粒子群優(yōu)化[J/OL].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào):1-11[2021-02-03].http://kns.cnki.net/kcms/detail/34.1054.N.20210126.1412.015.html.

        [4]徐志強(qiáng). 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在光學(xué)變頻哈特曼波前傳感技術(shù)中的應(yīng)用[D].中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所),2020.

        (作者單位:遼寧工程技術(shù)大學(xué))

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