基于改进BP的GDP预测研究

发布时间：2017-10-15 14:12

  本文关键词：基于改进BP的GDP预测研究

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【摘要】：GDP时间序列具有线性和非线性的双重特征,所以传统统计预测方法、神经网络方法和集成预测方法都在预测分析时准确性不高,误差较大。文章提出由GDP时间序列,找出只具有非线性特征的GDP年增量百分比序列,以此建立基于BP的预测模型,对我国的GDP进行预测,仿真实验表明,改进的BP模型预测准确率明显优于目前的ARIMA-BP集成模型及单一BP模型的预测准确率,从而证实了改进的BP模型用于GDP预测的有效性。
【作者单位】： 咸宁学院数学与统计学院;
【关键词】： BP神经网络 GDP 预测
【分类号】：F224.9;F222.33;F123.2
【正文快照】： 1引言用于GDP预测的方法很多,对于短期GDP预测,时间序列分析方法是较为常用的预测方法。在该类方法中,单整自回归移动平均(ARIMA)模型为目前应用最广泛的时间序列预测模型之一[1～2]。神经网络模型能够挖掘数据背后复杂的很难用数学式描述的非线性关系,对建模所用样本的数量

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本文编号：1037558