科技和产业
科技和產業
과기화산업
SCIENCE TECHNOLOGY AND INDUSTRIAL
2010年
5期
104~107
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新疆GDP 时间序列 ARIMA模型 BP神经网络
新疆GDP 時間序列 ARIMA模型 BP神經網絡
신강GDP 시간서렬 ARIMA모형 BP신경망락
GDP of Xinjiang; time series ; ARIMA model; BP neural network
根据新疆维吾尔自治区2009年统计年鉴中的数据，构建并选用合适的时间序列模型、BP神经网络模型，对2004年-2008年的新疆GDP进行预测，并用预测结果与实际值求得相对误差，然后将两种模型的误差进行比较。结果表明，BP模型应用于新疆GDP预测较时间序列预测有较高的预测精度和良好的泛化能力。
根據新疆維吾爾自治區2009年統計年鑒中的數據，構建併選用閤適的時間序列模型、BP神經網絡模型，對2004年-2008年的新疆GDP進行預測，併用預測結果與實際值求得相對誤差，然後將兩種模型的誤差進行比較。結果錶明，BP模型應用于新疆GDP預測較時間序列預測有較高的預測精度和良好的汎化能力。
근거신강유오이자치구2009년통계년감중적수거，구건병선용합괄적시간서렬모형、BP신경망락모형，대2004년-2008년적신강GDP진행예측，병용예측결과여실제치구득상대오차，연후장량충모형적오차진행비교。결과표명，BP모형응용우신강GDP예측교시간서렬예측유교고적예측정도화량호적범화능력。
According to the data from the statistical yearbook of Xinjiang , we predict the GDP of Xiniiang between 2004 and 2008 by constructing suitable time series model,BP neural network model , and get relative error through predicted results and real data, then compare the error of time series model with the error of BP neural network model. The result shows that the predicted precise degree of BP neural network model is better than that of time series model and BP neural network model can be expandable. BP miodel applied to Gop love cast is of high precision are good gonerdition ahility thean：time senes.
