基于线性ARIMA与非线性BP神经网络组合模型的进出口贸易预测  

作　　者：陈蔚[1] 

机构地区：[1]洛阳师范学院,河南洛阳471022

出　　处：《统计与决策》2015年第22期47-49,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家社会科学基金一般项目(13BJL017)

摘　　要：文章使用自回归移动平均（ARIMA）和人工BP神经网络方法对1990~2013年的我国进口、出口贸易额时间序列进行线性与非线性信息挖掘,ARIMA模型的拟合精度较低,经过BP神经网络方法对非线性规律进行建模并对2014~2018年进出口额进行预测,结论显示：BP神经网络方法能够较好的体现进出口贸易额时序中的非线性规律,有效的修正了线性预测方法的误差。

关 键 词：ARIMA BP神经网络 进出口贸易 预测 

分 类 号：F224.3[经济管理—国民经济]