遗传神经网络模型在CPI预测中的实证检验

发布时间：2017-07-31 23:06

  本文关键词：遗传神经网络模型在CPI预测中的实证检验

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【摘要】：文章针对神经网络预测存在的缺陷,提出了GA-BP神经网络经济预测模型,将遗传算法用于优化BP网络的初始权值和阀值,在此基础上对BP神经网络进行训练,对CPI历史数据进行检验分析,实例证明该模型在预测的精度和收敛速度上都高于纯BP神经网络模型,具有良好的应用前景。
【作者单位】： 四川大学经济学院;
【关键词】： 遗传算法 神经网络 CPI预测
【基金】：国家社会科学基金一般项目(13BJY046) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(14YJCZH205);教育部人文社会科学研究一般项目(12YJA790056)
【分类号】：TP183;F726;F224
【正文快照】： 0引言虽然CPI是一个滞后性的数据,但它却往往成为分析和制定货币政策、价格政策、居民消费政策、工资政策以及进行国民经济核算的科学依据。长期以来,很多学者对CPI的定量预测做了大量的颇有成效的研究。所用方法归纳起来主要有计量经济学方法、灰色预测方法和神经网络方法。

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1 黄秉宪;;随意运动控制与学习的多级神经网络模型[J];国外医学.生物医学工程分册;1988年02期

2 周常河,刘立人,王文江;高阶神经网络模型的一种光学实现结构[J];量子电子学;1992年01期

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本文编号：601492