基于BP神经网络的中国进口俄罗斯木材贸易额预测

发布时间：2019-05-16 20:51

【摘要】：采用灰色关联度分析法筛选对中国进口俄罗斯木材贸易额影响较大的5个因子,运用影响因子及木材贸易进口额构建BP神经网络模型,利用GM(1,1)模型预测影响因子值,将其代入训练好的BP网络模型中对中国进口俄罗斯木材贸易额进行预测。预测结果表明,中俄木材贸易仍具有良好的发展前景。
[Abstract]:Five factors which have great influence on the import of Russian wood trade from China are screened by grey correlation degree analysis. The BP neural network model is constructed by using the influencing factors and the import volume of wood trade, and the GM (1, 1) model is used to predict the value of the influencing factors. The trade volume of Russian wood imported from China is predicted in the trained BP network model. The prediction results show that the wood trade between China and Russia still has a good development prospect.
【作者单位】： 东北林业大学经济管理学院;
【基金】：黑龙江省教育厅人文社科项目(12544022) 黑龙江省社科联研究课题(HTS20140201)
【分类号】：TP183;F426.88;F752.61

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2478554