论基于BP神经网络的GDP预测

摘要：

在经济分析中,通常采用时间序列模型对进行拟合GDP,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,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.通过对BP神经网络数据进行归一化和选择适当的节点及学习率可变的算法大大提高了预测的精确度和效率.

关键词：BP神经网络、经济预测、GDP

分类号：TP391;F224.0;F832.51

在线出版日期：2009-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

页码：121