基于人工神经网络的经济预测模型
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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
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作者单位
郭庆春,何振芳 (1.陕西广播电视大学陕西 西安7101192.中国科学院 寒区旱区环境与工程研究所甘肃 兰州730000) 
中文摘要: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。
中文关键词:改进BP算法  神经网络  GDP  时间序列
 
Economic Forecasting Model Based on Artificial Neural Network
Abstract:The economic prediction models of neural networks were established and trained by different improved algorithms. The research results show: simulated values and real values are in good agreement. The model based on the improved BP neural network of GDP has high forecast precision, strong universality and practicality.
keywords:improved BP algorithm  neural network  gross domestic product  time serial
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