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广东省GDP时间序列预测——基于神经网络与ARIMA模型

发布时间:2018-07-13 13:52
【摘要】:文章通过收集1978-2007年的广东省实际GDP,运用ARIMA对广东省GDP进行时间序列预测,为提高预测的精确度,同时采用BP神经网络对ARIMA模型下的误差进行预测,并结合BP神经网络的误差预测值对实际GDP预测值进行修正,从预测结果表明:BP神经网络与ARIMA的组合预测明显优于单一方法的预测。还在组合预测模型下给出了广东省2008-2012年的实际GDP预测值。并将其转化为名义GDP,其中2008年的名义GDP为35597.10亿元,2009年为40591.12亿元和2010年为46537.22亿元。
[Abstract]:By collecting the actual GDPs of Guangdong Province from 1978 to 2007, this paper uses Arima to predict the GDP of Guangdong Province in time series. In order to improve the accuracy of the prediction, BP neural network is used to predict the errors in Arima model. Combined with the error prediction value of BP neural network, the actual GDP prediction value is corrected. The prediction results show that the combination prediction of 1: BP neural network and Arima is obviously superior to that of single method. The actual GDP forecast value of Guangdong Province in 2008-2012 is also given under the combined forecasting model. It was converted into nominal GDP of 3.55971 trillion yuan in 2008, 4.059112 trillion yuan in 2009 and 4.653722 trillion yuan in 2010.
【作者单位】: 澳门科技大学行政管理学院;
【分类号】:F224;F222.33

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:2119587

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