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《统计与决策》 2012年20期
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基于干预模型与BP神经网络集成的GDP预测

王鑫  肖枝洪  
【摘要】:文章将干预模型与BP神经网络模型相结合,提出了基于干预模型与BP神经网络集成的GDP时间序列预测模型,并实现了算法。利用我国1978~2004年的GDP数据建立多干预变量集成预测模型,对我国2005~2009年的GDP数据进行预测,并将预测值与其他文献所建模型的预测值进行比较,预测误差明显减少,证实了所建立模型处理外部事件(如宏观经济因素、政治因素等)的有效性。
【作者单位】华中农业大学理学院;重庆理工大学数学与统计学院;
【分类号】:F222.33;F224

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