本文關(guān)鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市建成區(qū)面積預(yù)測研究——兼與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性回歸對比分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《暨南大學(xué)》 2015年

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車保險(xiǎn)需求預(yù)測研究

劉志翔  

【摘要】：本論文基于1997-2013年的數(shù)據(jù),選取車險(xiǎn)保費(fèi)收入為被解釋變量,選取汽車保險(xiǎn)價(jià)格、汽車保有量、國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、交通事故發(fā)生數(shù)、人均道路面積、城鎮(zhèn)化水平等變量為解釋變量,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合了車險(xiǎn)保費(fèi)收入與九個(gè)解釋變量之間的關(guān)系,以期構(gòu)造出能夠預(yù)測車險(xiǎn)保費(fèi)收入的最優(yōu)模型。在研究中,確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、輸出層和隱藏層,通過一定的訓(xùn)練,利用訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)對我國車險(xiǎn)保費(fèi)收入進(jìn)行預(yù)測,并將其預(yù)測結(jié)果與傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測等預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果作比較。研究得出:本文選取的汽車保險(xiǎn)價(jià)格、汽車保有量、國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、交通事故發(fā)生數(shù)、人均道路面積、城鎮(zhèn)化水平、受教育程度這九個(gè)變量作為輸入層時(shí),運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)囯U(xiǎn)保費(fèi)收入做出很好得預(yù)測,平均預(yù)測誤差為2.5%,并且BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度會比時(shí)間序列預(yù)測等傳統(tǒng)預(yù)測方法更有效。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP183;F842.634
【目錄】：

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