论文部分内容阅读
在深入分析人工神经网络（ANN）与粗集（R0ughset）理论方法的基础上，将Rough集、构造性神经网络与宏观经济预警研究相结合，尝试建立起基于Rough-覆盖算法的构造性神经网络宏观经济预警方法体系；结合安徽省经济数据，对该模型预警实证分析。理论和实践证明，基于Rough集-覆盖算法的构造性神经网络预警模型是有效的、可行的，且具有较高的精度，从而为动态经济预警提供一条新的途经。