本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)BP的GDP預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GDP 預(yù)測

【摘要】：GDP時間序列具有線性和非線性的雙重特征,所以傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和集成預(yù)測方法都在預(yù)測分析時準(zhǔn)確性不高,誤差較大。文章提出由GDP時間序列,找出只具有非線性特征的GDP年增量百分比序列,以此建立基于BP的預(yù)測模型,對我國的GDP進(jìn)行預(yù)測,仿真實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的BP模型預(yù)測準(zhǔn)確率明顯優(yōu)于目前的ARIMA-BP集成模型及單一BP模型的預(yù)測準(zhǔn)確率,從而證實(shí)了改進(jìn)的BP模型用于GDP預(yù)測的有效性。
【作者單位】： 咸寧學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GDP 預(yù)測
【分類號】：F224.9;F222.33;F123.2
【正文快照】： 1引言用于GDP預(yù)測的方法很多,對于短期GDP預(yù)測,時間序列分析方法是較為常用的預(yù)測方法。在該類方法中,單整自回歸移動平均(ARIMA)模型為目前應(yīng)用最廣泛的時間序列預(yù)測模型之一[1～2]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠挖掘數(shù)據(jù)背后復(fù)雜的很難用數(shù)學(xué)式描述的非線性關(guān)系,對建模所用樣本的數(shù)量

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