【摘 要】
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在分析灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型优缺点的基础上,构建了基于GM(1,1)与BP神经网络组合预测模型。首先利用GM(1,1)模型对系统发展进行预测得到一组预测值,同时分别将原
【基金项目】
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安徽省高校省级人文社会科学重点研究项目(SK2015537),安徽省大学生创业训练项目(AH201410383115)
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在分析灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型优缺点的基础上,构建了基于GM(1,1)与BP神经网络组合预测模型。首先利用GM(1,1)模型对系统发展进行预测得到一组预测值,同时分别将原始数据与预测数据作为输入输出数据对BP神经网络进行训练,以便得到权值和阀值,最后利用得到的权重和阈值并输入预测年份,即可得预测值。将构建的组合模型对中国人口未来发展趋势进行预测,预测结果表明,人口总量在中短期内继续增长,增速较为平稳,每年以0.11亿人口数增长。该算例表明了该组合预测模型具有较高的预测精度。
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