基于线性ARIMA与非线性BP神经网络组合模型的进出口贸易预测

发布时间：2018-04-20 21:05

  本文选题：ARIMA + BP神经网络　； 参考：《统计与决策》2015年22期

【摘要】：文章使用自回归移动平均(ARIMA)和人工BP神经网络方法对1990~2013年的我国进口、出口贸易额时间序列进行线性与非线性信息挖掘,ARIMA模型的拟合精度较低,经过BP神经网络方法对非线性规律进行建模并对2014~2018年进出口额进行预测,结论显示:BP神经网络方法能够较好的体现进出口贸易额时序中的非线性规律,有效的修正了线性预测方法的误差。
[Abstract]:In this paper, autoregressive moving average (ARIMA) and artificial BP neural network (Ann) are used to analyze the time series of import and export trade in China from 1990 to 2013. The fitting accuracy of Arima model is lower than that of Arima model. The nonlinear law is modeled by BP neural network method, and the import and export volume of 2014-2018 is forecasted. The conclusion shows that the BP neural network method can better reflect the nonlinear law in the time series of import and export trade. The error of linear prediction method is corrected effectively.
【作者单位】： 洛阳师范学院;
【基金】：国家社会科学基金一般项目(13BJL017)
【分类号】：F752.6;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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