基于人工神经网络的经济预测模型  

Economic Forecasting Model Based on Artificial Neural Network

作　　者：郭庆春[1] 何振芳[2] 

机构地区：[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

出　　处：《计算技术与自动化》2014年第1期132-136,共5页Computing Technology and Automation

基　　金：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。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.

关 键 词：改进BP算法 神经网络 GDP 时间序列 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]