人工神经网络在GDP预测中的应用研究

发布时间：2017-07-26 03:12

  本文关键词：人工神经网络在GDP预测中的应用研究

  更多相关文章： 人工神经网络 GDP预测 BP网络

【摘要】： 本文以人工神经网络理论为基础,研究GDP预测.首先介绍国内外GDP预测的研究现状,接着介绍人工神经网络的概念,然后采三层前馈反向传播神经网络(Back-Propagation Neural Network,简称BP网络),利用历年广西GDP数据,建立了神经网络预测模型,对GDP进行了预测,在进行网络训练时,采用了归一化处理方法,对神经网络的输入和输出数据进行了预处理,保证数据为同一数量级.并将预测结果与传统模型相比较,结果表明,BP网络在GDP预测方面具有更好的应用价值.
【关键词】：人工神经网络 GDP预测 BP网络
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：F222.33
【目录】：

• 内容提要4-7
• 第一章 绪论7-14
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 经济预测方法8-9
• 1.3 国内经济预测研究的发展与现状9-11
• 1.4 课题研究意义及思路11-13
• 1.5 论文组织13-14
• 第二章 人工神经网络概述与应用14-22
• 2.1 人工神经元模型14-17
• 2.2 人工神经网络模型17-19
• 2.3 人工神经网络的学习19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 基于BP 网络的GDP 预测22-36
• 3.1 BP 网络的结构22-23
• 3.2 BP 网络的学习23-25
• 3.3 BP 算法的改进25-28
• 3.3.1 BP 算法收敛缓慢的原因和改进方法26
• 3.3.2 BP 算法易陷入局部极小的原因和改进措施26-27
• 3.3.3 基于MATLAB 的BP 神经网络的改进算法27-28
• 3.4 GDP 预测模型的建立28-29
• 3.4.1 网络的层数28
• 3.4.2 隐层中神经元的个数28-29
• 3.5 网络输入数据的处理29-31
• 3.5.1 数据的预处理30-31
• 3.5.2 数据的后处理31
• 3.6 初始参数的选择31-32
• 3.6.1 学习速率32
• 3.6.2 动量因子32
• 3.6.3 期望误差32
• 3.7 BP 网络泛化能力的提高32-33
• 3.8 网络训练模式的选择33-34
• 3.9 GDP 神经网络预测模型的实现34-35
• 3.10 本章小结35-36
• 第四章 广西GDP 预测的实证研究36-45
• 4.1 实证分析36-44
• 4.2 本章小结44-45
• 第五章 同传统预测方法的结果比较45-46
• 第六章 总结46-47
• 参考文献47-50
• 中文摘要50-52
• Abstract52-54
• 致谢54

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 李新东;;基于过程神经网络的黑龙江省GDP预测[J];黑龙江教育学院学报;2012年03期

2 王鑫;肖枝洪;;基于干预模型与BP神经网络集成的GDP预测[J];统计与决策;2012年20期

3 赵昕;鲁琪鑫;;海洋经济预测模型的创新研究[J];统计与决策;2013年02期

4 缪雨晨;;基于BP神经网络的落后地区2020年全面小康水平预测——2020年宁夏经济增长的实证分析[J];科技资讯;2013年23期

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 嵇金鑫;土地利用规划中城乡建设用地规模的预测与实证研究[D];宁波大学;2010年

2 崔博;过程神经网络在GDP预测中的应用研究[D];哈尔滨商业大学;2011年

3 谭健平;基于主导产业选择的翠山湖园区财务效益评估[D];华南理工大学;2011年

4 石艳丽;基于人工神经网络的经济预测模型研究[D];中国地质大学（北京）;2008年

，

本文编号：574489