湖南大学学报：社会科学版
湖南大學學報：社會科學版
호남대학학보：사회과학판
Journal of Hunan University(Social Sciences)
2008年
4期
52~56
,共null页
赖明勇 罗卓娃 吴敬兵
賴明勇 囉卓娃 吳敬兵
뢰명용 라탁왜 오경병
社保基金收入 BP神经网络 主成分分析
社保基金收入 BP神經網絡 主成分分析
사보기금수입 BP신경망락 주성분분석
insurance fund income; BP neural network; principal component analysis
采用1989—2005年数据，利用主成分分析（PCA）与BP神经网络算法对我国社保基金收入进行拟合及预测分析。结果表明，与回归模型相比，PCA＆BP模型具有更高的预测精度，相对误差为-0.22％。
採用1989—2005年數據，利用主成分分析（PCA）與BP神經網絡算法對我國社保基金收入進行擬閤及預測分析。結果錶明，與迴歸模型相比，PCA＆BP模型具有更高的預測精度，相對誤差為-0.22％。
채용1989—2005년수거，이용주성분분석（PCA）여BP신경망락산법대아국사보기금수입진행의합급예측분석。결과표명，여회귀모형상비，PCA＆BP모형구유경고적예측정도，상대오차위-0.22％。
In this paper, one method of principal component analysis and BP model is utilized for fitness and prediction analysis of China Society Insurance Fund based on all the data of the Fund from 1989 to 2005. Compared with the Regressive Models, this model has higher prediction precise with relative error of -0.22%.
