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基于人工神经网络的经济预测模型
引用本文:郭庆春,何振芳.基于人工神经网络的经济预测模型[J].计算技术与自动化,2014(1):132-136.
作者姓名:郭庆春  何振芳
作者单位:[1]陕西广播电视大学,陕西西安710119 [2]中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州730000
基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(2010CB833406);国家自然科学基金项目(40975020,41075067);陕西省教育厅科学研究计划项目(12JK0123);陕西省教育厅科学研究计划项目(12JK0414)
摘    要:运用不同改进BP算法来建立和训练人工神经网络经济预测模型,并对GDP进行预测,结果表明:模拟值与实际值吻合较好,基于改进BP神经网络模型预测精度高,模型的通用性和实用性强。

关 键 词:改进BP算法  神经网络  GDP  时间序列

Economic Forecasting Model Based on Artificial Neural Network
GUO Qing-chun,HE Zhen-fang.Economic Forecasting Model Based on Artificial Neural Network[J].Computing Technology and Automation,2014(1):132-136.
Authors:GUO Qing-chun  HE Zhen-fang
Affiliation:1. Shaanxi Radio & TV University, Xian 710119, China; 2. Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China)
Abstract:The economic prediction models of neural networks were established and trained by different improved algo-rithms.The research results show:simulated values and real values are in good agreement.The model based on the im-proved BP neural network of GDP has high forecast precision,strong universality and practicality.
Keywords:GDP  improved BP algorithm  neural network  gross domestic product  time serial
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