文档介绍：中南大学
硕士学位论文
基于BP神经网络改进算法的湖南省GDP预测研究
姓名:杨挺
申请学位级别:硕士
专业:西方经济学
指导教师:张颖
20081130
摘要络旰鲜数据,建立了神经网络预测模呛饬恳桓龉一虻厍旯劬米纯鲎酆媳硐值囊桓鲋匾指标,要想做到对宏观经济进行积极有效的调控,首先要对未来经济的走势进行预测,然后根据预测结果决定是需要刺激还是抑制经济规模,从而制定相应的宏观调控手段:如货币政策、财政政策等。在现有的预测方法中,时间序列预测和回归模型预测是两种最常用的预测方法,而宏观经济系统实质上是一个非线性系统,所处环境是一种不断变化的状态,附加性干扰因素直接作用于宏观经济系统运行的整个过程,再加上各种原因,导致宏观经济建模所需的历史资料有可能不确定、不完整,从而导致利用传统的预测方法对进行预测变得十分困难。由于人工神经网络是非线性、非局域性、非定常性的复杂网络系统,具有并行分布的信息处理结构和自适应的脑模式的信息处理的本质与能力,它可以通过“自学习颉把盗贰闭莆沾罅康闹J叮瓿特定的工作。实践证明,人工神经网络对建立预测模型十分有效,它能从数据样本中自动学习以前的经验而无需复杂的查询和表述过程,并自动地逼近那些最佳的数据蕴涵的规律,它在时间序列预测方面尤其是高复杂度的非线性时间序列方面明显优于传统的预测方法。在预测方面,目前应用最广泛且较为成功的是前向神经网络。这种神经网络模型的结构简单,能够很好的解决传统预测技术方法中无法很好处理的多因子复杂非线性问题,而且和时间序列分析法与经济计量模型方法相比,具有模型简单、操作性强的特点,在预测精度上也比向量自回归有更好的效果。本文以人工神经网络理论为基础,研究げ狻2捎萌闱馈反向传播神经网络甈虺艬型,对年辛嗽げ猓诮型缪盗肥保捎昧斯橐化处理方法,对神经网络的输入和输出数据进行了预处理,保证数据为同一数量级,并将预测结果与传统预测模型相比较。结果表明,网络在げ夥矫婢哂懈玫挠τ眉壑怠关键词:人工神经网络,げ猓珺纾谏苤硕士学位论文
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作者签名:捣垫导师签名』坐丝日期:上翌量年卫月鱼日查生熊塑堕年旦月上日学位论文版权使用授权书原创性声明本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名:日期:本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。
第一章导论选题背景人满意。其原因是芏嘁蛩赜跋欤髦忠蛩刂涔叵蹈丛樱⒊氏址窍咝裕能仿生模型。它是由大量简单元件——神经元,广泛相互连接而成的非线性、非局域性、非定常性和非凸线性的复杂网络系统,具有并行分布的信息处理结构和完成特定的工作。神经网络的学习算法有多种,而误差反向传播算法是目经济全球化是当今世界经济发展的重要特征。经济全球化不仅为我国跨越式发展提供了机遇,而且有利于加快国内市场经济体制的建立,有利于国内企业的成长和发展,但经济全球化也给我们带来更多的挑战。随着经济状况日渐成为人们生活的焦点,经济领域的一个重要指标国内生产总值餐コ晌4到国家首脑小到街头市民关注谈论的对象。可以说,潜曛疽桓龉揖米况的重要经济指标,它提供了经济健康与否的重要依据,没有嗣潜阄薹谈论一个国家经济及其景气周期,没有嗣潜阄薹ê饬恳桓龉揖梅⒄状况。所以著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者保罗安东尼·萨缪尔森和青年经济学家诺德毫斯均把浦!笆兰妥钗按蟮姆⒚髦弧薄可以看作是一把尺子、一面镜子,它衡量着所有国家与地区的经济表现和发展状况。传统的时问序列分析在经济预测中的应用,主要有确定性时间序列分析方法甘交ā⒒交ā⒒骄ā⑹奔湫蛄蟹纸、相关毓分析法、灰色预测方法和作为多种方法综合的组合预测方法等。这些方法大都集中在对其因果关系回归模型和时间序列模型的分析,在实际运用过程中还存在多重共线性、误差序列相关等问题,从而不可避免地丢失了信息量,模拟效果不佳,在实际运用过程中还存在多重共线性、误差序列相关等问题,预测的精度也难以令预测非常困难。人工神经网络是模仿大脑神经元功能而形成的智自适应的信息处理能力梢酝ü白匝啊被颉把盗掌握大量的知识,前广泛采用的