基于WGAN的小样本建模方法研究

针对小样本建模存在的模型拟合效果欠佳、参数估计不准确的问题，利用生成对抗网络可以捕获原始数据分布且能够生成服从其分布的数据的特性，文章将生成对抗网络用于扩展小样本数据的规模，并对生成的数据进行优化处理，使用优化后的数据集进行多元回归分析。结果表明，模型拟合结果与原始数据相比效果更好。生成对抗网络可以作为扩大样本量的一种方法，应用于经济社会统计中。