ANN模型的经济学应用及其发展趋势

人工神经元网络(Artificial Neural Network,简称ANN)理论是一门非常活跃的边缘性交叉学科,对经济学研究具有十分重要的理论和实践意义。ANN网络所具有的分布式存储,自组织,自适应,鲁棒性,容错性等独持的优良性质以及明显的算法优势决定了其在未来经济学研究中的作用将会愈来愈大。本文对ANN的特点,有效性及局限性结合经济学应用进行了分析,认为人工神经元网络为经济学研

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ANN模型的经济学应用及其发展趋势 口张建军李国平 (西安交通大学经济与金融学院.陕西西安 70 6 ) 10 1

人丁神经元网络 ( r c l e r e ok简称 A N下『是 A t i N ua N t r . i a i f l w N,司)¨活跃的边缘性交义学科 .研究它的发展过程和前滑进展趋势题，对于经济学研究具有 r雨要的意义分冲经网络理论足用柬处Nl - t

量信息和太规模并行计解的基础 .:既是高度非线性动力学系统 .义楚闩成组织系统，适

蜊来描述 c^

知、决策及控制的智能行为，其核心问题是智能认j与模拟社会经济术身是一个功态随机的{ 5 f I}:线性系

统.符种经济1、 1政治的、 I{】社会的蚓素相互作用，相影响 .传统的汁毓统计模型着眼静态分析 .L F形式往往过于复杂不易准确掌握，或者包含了很多模糊性和馄沌性的因素 .不利于经济题的精确分析.『 n j 人【:神经元网络则由于其自身具有分市式处理、组织、 自适应、自学习、謦悻性、缚错性等一系训优良 特性，良好的菲线性映射能力避：蕻『复杂的参数估汁过程，间时又n以灵浦/便地对多成的复杂未知】 J‘系统进行高精度的建模 .为非线性经济系统分析I究提供新的方法！ i l= f随着对 A N研究的不断深人.麒应用领域帚范血越来越r,将 A N模型用于经济领域中的烈 N¨‘ N

别、分类和预测等研究具有很高的实用价值同时忡经网络理论的优势及其良好的算法、模拟性能也得 到了大家广泛的证实和认同。玛外，于其局限性晌克服也已经有越来越多的策略和方法对

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ANN的技术原理——以自组织特征映射网络为例

人工冲经元网络旨在模拟人腩的知识获得和组织运算过程，是大量简单的神经元广泛联结 I成丽 以模拟人脑思维方式的复杂网络系统下晰 A N模型巾较先进的， N也是得到广泛应用的门绑特{映射网络为例 .简要介绍神经网络模型的基本结构和算法流程 .一织特征映射模型 (e— r n ig et l as【 Sl O g in a e m p,简称 S F是 f az F h O M) 学者科荷伦 ( u『KI1 v I(】 I. l _

r n于 18年提出的网络的拓扑结筒j有两层， l ) 91 e 即

输入层和竞争J ( )S F 2『 -到1, M咧络的￣f蟓垃： O l - 当网络接受外界输人模式时，将会分为同的Ⅸ域，祷域对输人模式具有小同的响应特征= .也就是 5一

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