【摘要】：文章通過收集1978-2007年的廣東省實際GDP,運用ARIMA對廣東省GDP進行時間序列預測,為提高預測的精確度,同時采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對ARIMA模型下的誤差進行預測,并結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡的誤差預測值對實際GDP預測值進行修正,從預測結果表明:BP神經(jīng)網(wǎng)絡與ARIMA的組合預測明顯優(yōu)于單一方法的預測。還在組合預測模型下給出了廣東省2008-2012年的實際GDP預測值。并將其轉化為名義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】： 澳門科技大學行政管理學院;
【分類號】：F224;F222.33

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2119587