【摘 要】
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国内生产总值常常被公认为是衡量一个国家经济的最好的指标,GDP不但可以反映出一个国家的一段时期内的经济发展状况,而且还可以反映出一个国家的国力和财富.因此预测GDP走势
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国内生产总值常常被公认为是衡量一个国家经济的最好的指标,GDP不但可以反映出一个国家的一段时期内的经济发展状况,而且还可以反映出一个国家的国力和财富.因此预测GDP走势也就有一定的程度反映我国的转型情况和未来发展态势.本文应用两种预测方法来对GDP进行预测,首先,用传统ARIMA时间序列模型来预测GDP的数据,然后根据BP神经网络的预测特点来利用遗传算法优化神经网络参数,结合两种算法对GDP数据进行预测.最后对两种方法的预测结果进行比较.本人的研究结果表明,通过遗传算法优化神经网络,发挥了两种算法各自的优势,大大提高了神经网络的预测精度.通过遗传算法优化的BP神经网络的预测结果与传统ARIMA模型的预测结果对比,体现了人工智能的优势所在,预测精度明显高于ARIMA模型.因此这项研究证明了遗传算法优化的神经网络在处理时间序列数据上的优越性以及较好的应用性.
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