基于人工神经网络的经济增长预测研究.pdf

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1、郑硕士学位授予单位代码学号或申请号密级堂J论文1045904300020论文题目：基于人工神经网络的经济增长预测研究作者姓名：宫兵学科门类：经济学专业名称：国民经济学导师姓名、职称：李玉辉教授二oo七年六月二B中文摘要本文在总结已有研究成果的基础上，结合经济预测理论和不同神经网络算法的特点，着重研究了基于人工神经网络的经济增长预测。首先本文总结了传统预测方法的特点，步骤及检验误差，指出随着对经济现象更深刻地认识，发现传统的预测方法并不适应经济社会的现实，而神经网络方法具有动态非线性的特点，适合处理多变量的数量关系，具有广阔的应用前景

2、。其次本文回顾了神经网络的发展历史过程，介绍了神经网络的结构及特点，详细叙述了其在经济管理方面的应用情况，说明人工神经网络不仅在工程科学技术方面具有广阔的应用前景，在经济管理方面也将发挥更大的作用。再次，本文详细回顾了经济增长理论的历史发展过程，从古典经济增长理论到新古典经济增长理论在到内生经济增长理论。最后，文章以中国三次产业增加值作为输入，以国内生产总值作为输出，通过选择合适的神经网络算法，建立了相应的BP神经网络模型，利用具体的数据进行了实证研究。实证研究结果表明，人工神经网络具有较高的预测精度，利用神经网络进行经济增长预测可

3、以为宏观经济部门决策提供更好的依据。关键词：人工神经网络经济增长预测AbstractBasedonexistingstudiesofeconomicforecastingmethods，allArtificialNeuralNetwork(ANN)·basedalgorithmisdevelopedtomakeeconomicforecastingmorerealisticinthisthesis．ThroughselectionoftheappropriateANNalgorithmsaneconomicforecastingmo

4、delisestablished．First，thisthesissummarizesandstudiescharacteristics，stepsanderror-checkedintheeconomicforecasting．Itisrevealedthatthetraditionalmethodsalebecomingunfitforthemoderneconomicmanagementneed，becauseofeconomicmanagementbemorecomplicatedflowdows．Annisasystemw

5、it置lthefunctionofvastscaleandparallelinformationdisposal．Itcandisposenonlinearfunctionandrelationmoreeasilyandefficiently．sotheANN-basedeconomicforecastinghasbeenfoundencouraging．Secondly,thisthesislookedbackonthehistoryofANNdevelopment，andintroducedstructureandcharact

6、erofANN．DiscussingonusingANNineconomicmanagement．thispaperpointsoutthat^NNisnotonlyusedinareaofengineeringproject，butalsoinareaofeconomicmanagement．Thirdly,thisthesislookedbackonthedevelopmentofincrementtheory,andthistheoryisaboutclassicaleconomicgrowththeoryandneoclas

7、sicaleconomicgrowththeoryandendogenousgrowththeory．Finally,thisthesisusedincreaseofthreetypesofproductionasinput，andusedGDPasoutput．ThenthepaperselectsthegoodalgorithmandbuiltthemodelofANN．Usingstatisticsdata,wecarryoutquantitativeanalysisneresultfromthecasestudyshowst

8、hatANN-basedeconomicforecastingmethodisusefulandeffectiveandcanbeareferencefordicision-makersofeconomic．Keywords：Fore