Resumen

El sistema económico determinista también producirá un comportamiento dinámico caótico, por lo que el caos económico está recibiendo cada vez más atención, y la investigación de métodos de pronóstico del caos económico se ha convertido en un tema importante en la actualidad. Los modelos tradicionales de pronóstico del caos económico se basan principalmente en grandes muestras, pero en las actividades de producción reales, existen una gran cantidad de problemas de caos económico de pequeñas muestras y aún no se ha encontrado una solución efectiva. Este artículo propone un modelo de pronóstico combinado basado en el método tradicional de pronóstico del caos económico. En primer lugar, a través de la clasificación del árbol de decisiones, se logra una selección prioritaria de características y una predicción aproximada. En segundo lugar, utilizamos una red neuronal BP para realizar un segundo pronóstico. Debido a que el peso inicial se selecciona al azar, es fácil caer en el defecto del mínimo local. Este artículo optimiza la red neuronal BP. Finalmente, se combinan el modelo de árbol de

• Materias:Flujo de información Estudio de población Funciones Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Information flow Population study Functions System modeling Field model
• Palabras claves:Determinista; Sistema económico; Comportamiento dinámico caótico; Métodos de pronóstico del caos económico; Clasificación de árboles de decisión; Red neuronal BP
• Keywords:Deterministic; Economic system; Chaotic dynamic behaviour; Economic chaos forecasting methods; Decision tree classification; BP neural network