GA—GP融合的演化建模在经济增长预测中的应用  

作　　者：黄毓芝[1] 诸克军[1] 贺勇[1] 郭海湘[1] 

机构地区：[1]中国地质大学(武汉)管理学院

出　　处：《统计与决策》2007年第9期25-26,共2页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70273044;70573101)

摘　　要：影响经济增长的因素是多方面的，这些因素之间对经济增长的影响存在着错综复杂的依存和制约关系。经济要素投入和产出之间不仅仅是简单的线性关系，而是未知的复杂的非线性关系，这给经济增长的定量预测带来了困难。现行的预测方法很多，主要有时间序列分析法、回归分析法、灰色系统预测法以及人工神经网络预测等，但存在拟合精度不高或泛化能力不强等问题。

关 键 词：经济增长预测 时间序列分析法 非线性关系 应用 建模 演化 人工神经网络 回归分析法 

分 类 号：F123.2[经济管理—世界经济]