经济论坛
經濟論罈
경제론단
ECONOMIC TRIBUNE
2013年
3期
10-13
,共4页
RBF神经网络%GDP%ARIMA%预测
RBF神經網絡%GDP%ARIMA%預測
RBF신경망락%GDP%ARIMA%예측
对GDP进行高精度的分析预测,对制定经济发展战略、规划年度计划以及各种宏观经济政策,具有重要的理论与现实意义.本文采用RBF神经网络作为工具,建立基于RBF神经网络的GDP时间序列预测模型,并与ARIMA模型进行对比,对上海市22年的GDP数据进行了仿真实验.实验表明,ARIMA模型对上海市GDP数据进行预测的精度仅为91.8754％,而本文提出的RBF_TSF模型的预测精度则高达95.0360％.这表明本文提出的RBF TSF比ARIMA模型在GDP时间序列预测上具有更高的预测精度.同时该模型收敛迅速,具有很强的实用价值.
對GDP進行高精度的分析預測,對製定經濟髮展戰略、規劃年度計劃以及各種宏觀經濟政策,具有重要的理論與現實意義.本文採用RBF神經網絡作為工具,建立基于RBF神經網絡的GDP時間序列預測模型,併與ARIMA模型進行對比,對上海市22年的GDP數據進行瞭倣真實驗.實驗錶明,ARIMA模型對上海市GDP數據進行預測的精度僅為91.8754％,而本文提齣的RBF_TSF模型的預測精度則高達95.0360％.這錶明本文提齣的RBF TSF比ARIMA模型在GDP時間序列預測上具有更高的預測精度.同時該模型收斂迅速,具有很彊的實用價值.
대GDP진행고정도적분석예측,대제정경제발전전략、규화년도계화이급각충굉관경제정책,구유중요적이론여현실의의.본문채용RBF신경망락작위공구,건립기우RBF신경망락적GDP시간서렬예측모형,병여ARIMA모형진행대비,대상해시22년적GDP수거진행료방진실험.실험표명,ARIMA모형대상해시GDP수거진행예측적정도부위91.8754％,이본문제출적RBF_TSF모형적예측정도칙고체95.0360％.저표명본문제출적RBF TSF비ARIMA모형재GDP시간서렬예측상구유경고적예측정도.동시해모형수렴신속,구유흔강적실용개치.
