宜宾学院学报

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改进的 BP 神经网络模型预测四川 GDP

万 飞1,2,龚庆凯1,2,支明刚1,2,高 峰1,2

摘要(Abstract):

运用 TRAINGDX 训练函数对标准 BP 神经网络进行改进.根据 2012 年《四川省统计年鉴》相关数据,利用影响国内生产总值(GDP)的 6 个主要因素,借助 Matlab 软件平台,建立了 6:5:1 的三层 BP 神经网络 GDP 预测模型,实现四川省GDP 值的预测.改进后 BP 神经网络预测相对误差在 1%以内,仿真结果同模型外推法比较,预测精度较高.

关键词(KeyWords): 神经网络;BP 算法;GDP;模型外推法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 四川省技术厅应用基础研究专项课题(2011JY0051);四川省白酒及生物技术重点实验室重点专项课题部分基金(NJ2010-01)

作者(Author): 万 飞1,2,龚庆凯1,2,支明刚1,2,高 峰1,2

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