遗传算法和BP神经网络在GDP预测中应用.pdf

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总第239期 计算机与数字工程 VOL37No．9 2009年第9期 Computer&DigitalEngineering 172 遗传算法和BP神经网络在GDP预测中的应用。 陈志高 中国地质大学计算机学院武汉430074 摘要GDP是衡量一个国家或地区宏观经济状况的综合表现的一个重要指标，要想做到对宏观经济进行积极而有 效的调控，首先要对未来经济的走势进行预测，根据预测结果制定相应的宏观调控手段，对GDP与经济发展提出政策思考， 是十分有意义的。因此，文章运用遗传算法和BP神经网络对GDP进行预测，以揭示其变化规律和发展趋势，为制定科学 的宏观调控政策提供依据。 关键词遗传算法BP神经网络GDP预测 中图分类号TP301．6 ofGenetic ApplicationAlgorithm NetworkinGDP andBPNeural Forecasts Chen Zhigao of of Science Geosciences，Wuhan430074 DepartmentComputerCollege，ChinaUniversity AbstractGDPisameasureofa or ofthe macro-economicsituationasan indi― region integrated important country be and allto catorof carriedoutona andeffectivemacroeconomic control，，firstof performance，to positive regulation the the toforecasttheoutcomeofthe the futureto economic of predict trends，according developmentcorresponding macro-controlmeansofGDPandeconomic resultsshowthatthe development policythinking，isverymeaningful．The ofthemodelisratheraccurate．Therefore，theuseof andBPneuralnetworktoforecastGDP， precision geneticalgorithm inordertorevealthe andtrendsforthe ofscience abasisformacro-control changes developmentprovide policies． words neuralnetworks，GDPForecasts Key algorithm，BP genetic ClassNumtmrTP30】．6 预测等领域得到应用研究，取得了很好的效 1 引言 果[1~4]。但BP算法在本质上是属于一种非线性的 GDP是衡量国民经济发展情况最重要的一个 优化方法，存在学习时收敛时间较长，易陷入局部 指标，也是经济运行状况的

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