【摘要】：對(duì)GDP進(jìn)行高精度的分析預(yù)測(cè),對(duì)制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略、規(guī)劃年度計(jì)劃以及各種宏觀經(jīng)濟(jì)政策,具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。本文采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為工具,建立基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GDP時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型,并與ARIMA模型進(jìn)行對(duì)比,對(duì)上海市22年的GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明,ARIMA模型對(duì)上海市GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的精度僅為91.8754%,而本文提出的RBF_TSF模型的預(yù)測(cè)精度則高達(dá)95.0360%。這表明本文提出的RBF_TSF比ARIMA模型在GDP時(shí)間序列預(yù)測(cè)上具有更高的預(yù)測(cè)精度。同時(shí)該模型收斂迅速,具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:The high-precision analysis and prediction of GDP is of great theoretical and practical significance in formulating economic development strategies, planning annual plans and various macroeconomic policies. In this paper, RBF neural network is used as a tool to establish the GDP time series prediction model based on RBF neural network, and compared with the ARIMA model, the GDP data of 22 years in Shanghai are simulated. The experimental results show that the precision of Arima model to predict GDP data in Shanghai is only 91.8754, while the prediction accuracy of the proposed RBF_TSF model is 95.0360. This shows that the proposed RBF_TSF model has higher prediction accuracy than the ARIMA model in GDP time series prediction. At the same time, the model converges rapidly and has strong practical value.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71071113)
【分類號(hào)】：F222.33;F224

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本文編號(hào)：2193895