本文選題：ARIMA + BP神經網絡��； 參考：《統(tǒng)計與決策》2015年22期

【摘要】：文章使用自回歸移動平均(ARIMA)和人工BP神經網絡方法對1990~2013年的我國進口、出口貿易額時間序列進行線性與非線性信息挖掘,ARIMA模型的擬合精度較低,經過BP神經網絡方法對非線性規(guī)律進行建模并對2014~2018年進出口額進行預測,結論顯示:BP神經網絡方法能夠較好的體現進出口貿易額時序中的非線性規(guī)律,有效的修正了線性預測方法的誤差。
[Abstract]:In this paper, autoregressive moving average (ARIMA) and artificial BP neural network (Ann) are used to analyze the time series of import and export trade in China from 1990 to 2013. The fitting accuracy of Arima model is lower than that of Arima model. The nonlinear law is modeled by BP neural network method, and the import and export volume of 2014-2018 is forecasted. The conclusion shows that the BP neural network method can better reflect the nonlinear law in the time series of import and export trade. The error of linear prediction method is corrected effectively.
【作者單位】： 洛陽師范學院;
【基金】：國家社會科學基金一般項目(13BJL017)
【分類號】：F752.6;F224

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

1 高常水;李盡法;許正中;;基于ARMA模型的我國政府行政成本支出研究(1978—2009)[J];華東經濟管理;2011年01期

2 雷可為;陳瑛;;基于BP神經網絡和ARIMA組合模型的中國入境游客量預測[J];旅游學刊;2007年04期

3 張宇青;易中懿;周應恒;;一種線性ARIMA基礎上的非線性BP神經網絡修正組合方法在糧食產量預測中的運用[J];數學的實踐與認識;2013年22期

【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

1 陳鵬;吳玲;宋徽;;基于ARIMA模型的安徽省入境旅游人數預測[J];安徽農業(yè)大學學報(社會科學版);2012年01期

2 汪祖丞;劉玲;;旅游客流預測模型的比較及其實證研究——以黃山風景區(qū)為例[J];安徽師范大學學報(自然科學版);2010年03期

3 趙成柏;毛春梅;;基于ARIMA和BP神經網絡組合模型的我國碳排放強度預測[J];長江流域資源與環(huán)境;2012年06期

4 張郴;張捷;;中國入境旅游需求預測的神經網絡集成模型研究[J];地理科學;2011年10期

5 謝紅彬;孫作玉;陳兆燕;;福建省沿海旅游地客源市場空間結構分析[J];福建師范大學學報(自然科學版);2011年05期

6 陳必焰;戴吾蛟;蔡昌盛;匡翠林;;時間序列與神經網絡組合方法在電離層TEC預報中的應用[J];工程勘察;2011年04期

7 羅治得;章錦河;熊發(fā)禮;;基于FPT的入境旅游市場季節(jié)風險規(guī)避研究——以臺灣客源為例[J];旅游論壇;2009年03期

8 甘永萍;;基于多種模型的廣西入境旅游游客量預測[J];廣西師范學院學報(自然科學版);2010年03期

9 余雅玲;楊建明;;基于多種模型的福建省入境游客量預測[J];旅游論壇;2012年05期

10 盧琰;李靜;買思怡;解志嬌;;城市化、能源消費與二氧化硫的關系研究[J];管理工程師;2014年01期

相關博士學位論文 前6條

1 崔強;中國空港競爭力形成機理及評價研究[D];大連理工大學;2013年

2 王瑞軍;基于省域視角的中國交通運輸對區(qū)域經濟發(fā)展影響研究[D];北京交通大學;2013年

3 羅文劍;政府行政成本控制問題研究[D];南昌大學;2013年

4 黃煒;藍藻水華顯著相關因素識別、短期預測與區(qū)域合作治理研究[D];上海大學;2014年

5 劉婷;水位變化對長江中游航運物流成本的影響機理及模型研究[D];武漢理工大學;2014年

6 陳榮;基于支持向量回歸的旅游短期客流量預測模型研究[D];合肥工業(yè)大學;2014年

相關碩士學位論文 前10條

1 黃銀珠;基于多種模型的福建省旅游需求預測[D];福建師范大學;2010年

2 孫作玉;基于時空特征的福建省濱海地區(qū)旅游客源市場研究[D];福建師范大學;2010年

3 鄭龍生;基于BP神經網絡模型的商務型飯店微觀選址研究[D];西南大學;2011年

4 高文雯;我國貨幣政策區(qū)域效應的實證研究[D];新疆大學;2011年

5 張良勇;基于自適應網絡模糊推理系統(tǒng)的旅游需求預測分析研究[D];西北師范大學;2010年

6 袁麗;企業(yè)所得稅改革對我國制造業(yè)上市公司績效影響的實證研究[D];蘇州大學;2011年

7 譚陽波;中長期預測方法及其應用研究[D];中南大學;2007年

8 高軍;基于年度序列的我國入境旅游人數增長趨勢研究[D];陜西師范大學;2008年

9 郭虹;東北三省入境旅游市場動態(tài)差異分析及開拓研究[D];燕山大學;2012年

10 冷玉梅;華湘飯店人力資源規(guī)劃研究[D];湖南師范大學;2012年

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 安秀梅;;我國政府行政成本居高的成因分析[J];經濟研究參考;2008年42期

2 王銀梅;;論加強中國行政成本管理[J];經濟與管理;2007年07期

3 牛之賢;李武鵬;張文杰;;基于AIGA-BP神經網絡的糧食產量預測研究[J];計算機工程與應用;2012年02期

4 陳俊;陳兆雄;幸林;付學德;;基于BP神經網絡的云南國際旅游需求預測[J];昆明師范高等�？茖W校學報;2005年04期

5 吳江華,葛兆帥,楊達源;基于人工神經網絡的國際入境旅游需求的定量分析與預測——以日本對香港的國際旅游需求分析為例[J];旅游學刊;2002年03期

6 任來玲;劉朝明;;旅游需求預測方法文獻述評[J];旅游學刊;2006年08期

7 徐夢潔,彭補拙;江蘇省糧食產量吸引子維數研究[J];人文地理;2001年03期

8 石洪景;;糧食產量水平的影響因素及聚類分析[J];西南農業(yè)大學學報(社會科學版);2011年10期

9 蔡梅良;王良健;;南岳旅游地客源預測模型及其對比研究[J];商場現代化;2006年16期

10 盛艷波;;基于BP神經網絡和ARIMA組合模型預測浙江省人均國內生產總值[J];商場現代化;2006年23期

相關碩士學位論文 前2條

1 王萍;基于人工神經網絡的旅游需求預測理論與實證研究[D];西北師范大學;2004年

2 王步祥;基于灰色系統(tǒng)理論的我國糧食產量預測研究[D];江蘇大學;2009年

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 Dilli R Aryal,王要武;Time-series analysis with a hybrid Box-Jenkins ARIMA[J];Journal of Harbin Institute of Technology;2004年04期

2 卞曉靈;;ARIMA模型在設備故障預測中的應用[J];科技信息(學術研究);2008年08期

3 付宇涵;;基于ARIMA模型的我國財產險保費收入的預測研究[J];統(tǒng)計教育;2010年10期

4 王永宏;饒繼廣;;基于ARIMA模型自動預測我國保險行業(yè)保費收入的應用和實踐[J];軟件產業(yè)與工程;2010年06期

5 陳雪嬌;;我國消費者信心指數趨勢分析及預測——基于ARIMA模型[J];東方企業(yè)文化;2011年10期

6 翟明娟;;基于ARIMA模型的山西省人均實際GDP預測[J];長治學院學報;2012年05期

7 趙建鋒;李冠軍;;ARIMA模型在我國紡織品服裝出口額預測中的應用[J];企業(yè)導報;2013年23期

8 石美娟;ARIMA模型在上海市全社會固定資產投資預測中的應用[J];統(tǒng)計與信息論壇;2003年06期

9 李佳萌,曾濤,王偉;ARIMA模型在天津港交通量預測中的應用[J];數理醫(yī)藥學雜志;2004年05期

10 梁來存;皮友靜;;我國保費收入的ARIMA模型與預測[J];統(tǒng)計與決策;2006年07期

相關會議論文 前10條

1 ;A hybrid ARIMA-ANN model and its Learning Algorithm on Short-term Load Forecasting[A];第二十三屆中國控制會議論文集（下冊）[C];2004年

2 王建鋒;高歌;陳立凌;李紅美;張明芝;王艾麗;;ARIMA模型及其在江蘇省衛(wèi)技人員數預測中的應用[A];中國現場統(tǒng)計研究會第12屆學術年會論文集[C];2005年

3 李君華;王志堅;張立杰;陳雪;;基于小波理論及ARIMA模型的短期棉花價格預測[A];中國棉花學會2012年年會暨第八次代表大會論文匯編[C];2012年

4 陳興榮;;ARIMA模型和GM(1,1)在我國白銀消費需求預測應用中的比較研究[A];第25屆全國灰色系統(tǒng)會議論文集[C];2014年

5 ;Double Trends Time Series Forecasting Using a Combined ARIMA and GMDH Model[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

6 劉軍;柴洪洲;陳軻;劉先冬;;ARIMA模型預報電離層VTEC研究[A];第一屆中國衛(wèi)星導航學術年會論文集（下）[C];2010年

7 ;Economic Design of Integrating SPC and APC with Quality Constraints[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

8 任家福;張f ;周宗放;;基于ARIMA和BP神經網絡的組合預測模型及應用研究[A];第三屆（2008）中國管理學年會——技術與創(chuàng)新管理分會場論文集[C];2008年

9 ;Modeling Chronobiologic Data: An Introduction to Time Series Analysis[A];2004全國時間生物醫(yī)學學術會議論文集[C];2004年

10 ;Traffic Flow Forecasting Based on Fuzzy-Neural[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

相關重要報紙文章 前1條

1 ;基于數量化方法對未來經濟增長趨勢的預測[N];第一財經日報;2009年

相關碩士學位論文 前10條

1 梁佳琦;ARIMA模型同MAXENT模型在自然保護區(qū)內口蹄疫疫情風險預警中的應用研究[D];東北林業(yè)大學;2015年

2 張海東;基于論壇的熱點話題識別與趨勢預測研究[D];上海師范大學;2015年

3 雍永強;基于ARIMA和BPNN的組合預測模型在血糖預測中的應用[D];鄭州大學;2015年

4 張敏;基于ARIMA的組合模型問題研究[D];大連海事大學;2015年

5 桂林;退耕還林與生態(tài)環(huán)境改善的關系研究與分析[D];西安建筑科技大學;2015年

6 錢麗萍;基于ARIMA模型的兒童醫(yī)院門診量預測研究[D];蘇州大學;2015年

7 于婷;基于ARIMA模型的股價的研究[D];大連海事大學;2015年

8 程浩;武漢第三產業(yè)總量時間序列研究[D];華中師范大學;2015年

9 陳天舒;基于ARIMA與GPR組合模型的人民幣匯率預測[D];山東大學;2015年

10 袁磊;基于ARIMA-LSSVM混合模型的股指預測研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

，

本文編號：1779428