基于人工神经网络的广西GDP预测研究  

GDP Forecasting Model Based on BP Neural Networks

作　　者：黄雪燕[1] 

机构地区：[1]钦州学院数学与计算机科学系,广西钦州535000

出　　处：《钦州学院学报》2007年第3期44-48,共5页Journal of Qinzhou University

基　　金：新世纪广西高等教育教学改革工程"十一五"精品课程改革与建设项目(2006072);高职高专学生教学建模能力培养与提高的方法研究(2005240)

摘　　要：GDP预测由于其影响因素复杂、具有很强的非线性、是典型的“黑箱”模型,所以是一项非常重要而复杂的工作.建立在计量经济学理论基础上的线性方法,难以描述GDP预测中的非线性现象,容易造成预测误差过大.BP网络比传统的多元线性回归精确度要高,泛化能力也好.可以为相关部门制定发展战略、发展规划提供有效的技术支持.GDP forecast is a difficult problem because of its dimensions of input vector, the impact of complicated factors, highly nonlinear, being a typical ＂black box＂ model. The linear method based on econometric theory is difficult to describe the nonlinear phenomena of GDP forecast and easy to create the oversized forecast error. BP network has the higher precision and better generalization than the traditional multiple linear regression. Provide effective technical supports for the relevant departments to formulate development strategies and development plans.

关 键 词：BP网络 GDP预测 MATLAB 

分 类 号：F213.2[经济管理—国民经济]