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類神經網路模式在時間序列預測上之應用—以高雄市失業率為例
邱志洲 輔仁大學企業管理學系
DEBORAH F. COOK 美國維吉尼亞理工學院管理科學學系
DEBORAH F. COOK 美國維吉尼亞理工學院管理科學學系
本文針對高雄市失業率，利用倒傳遞類神經網路模式，進行預測並加以討論。其中，對網路模式之相關參數，例如：學習率及隱藏層之神經元數目等，皆有進一步之探討。文中所使用之資料數據為，自民國72年6月至民國81年2月之高雄市月失業率資料。除類神經網路模式之應用外，時空數列分析，單變量時間序列模式及狀態空間分析模式等方法，亦被引用來評估預測之好壞。根據結果顯示，類神經網路模式能提供高於其它方法，約40%之預測準確度。