基于优化模糊神经网络的CPI趋向预测

摘要：

居民消费价格指数(CPI),是管理层制定居民消费价格政策、工资政策、国民经济发展战略的重要科学依据.已有很多研究学者对CPI进行了大量的研究,并取得了许多成果.但是,过去的预测方法多数是用简单的神经网络方法进行的,很难获得完满的预测结果.针对存在的问题提出了用一种模糊规则自适应的学习算法,可根据具体问题的需要生成不同数目的模糊规则,并根据模糊规则来确定网络结构.在网络结构的确定上,由于不是随机生成,也无需反复实验,所以更具科学性.仿真实验结果表明:用该方法对居民消费价格指数的预测,具有更好的预测效果.

关键词：消费价格指数、优化模糊神经网络、趋向预测

所属期刊栏目：48

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：新世纪广西高等教改科研工程项目2010JGB135;高校教师教学反思的形式与效果的实践研究LB2009A051

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：176-178