【摘要】：文章通過(guò)收集1978-2007年的廣東省實(shí)際GDP,運(yùn)用ARIMA對(duì)廣東省GDP進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè),為提高預(yù)測(cè)的精確度,同時(shí)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)ARIMA模型下的誤差進(jìn)行預(yù)測(cè),并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差預(yù)測(cè)值對(duì)實(shí)際GDP預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正,從預(yù)測(cè)結(jié)果表明:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與ARIMA的組合預(yù)測(cè)明顯優(yōu)于單一方法的預(yù)測(cè)。還在組合預(yù)測(cè)模型下給出了廣東省2008-2012年的實(shí)際GDP預(yù)測(cè)值。并將其轉(zhuǎn)化為名義GDP,其中2008年的名義GDP為35597.10億元,2009年為40591.12億元和2010年為46537.22億元。
[Abstract]:By collecting the actual GDPs of Guangdong Province from 1978 to 2007, this paper uses Arima to predict the GDP of Guangdong Province in time series. In order to improve the accuracy of the prediction, BP neural network is used to predict the errors in Arima model. Combined with the error prediction value of BP neural network, the actual GDP prediction value is corrected. The prediction results show that the combination prediction of 1: BP neural network and Arima is obviously superior to that of single method. The actual GDP forecast value of Guangdong Province in 2008-2012 is also given under the combined forecasting model. It was converted into nominal GDP of 3.55971 trillion yuan in 2008, 4.059112 trillion yuan in 2009 and 4.653722 trillion yuan in 2010.
【作者單位】： 澳門科技大學(xué)行政管理學(xué)院;
【分類號(hào)】：F224;F222.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2119587