基于遗传算法的bp神经网络的gdp预测

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1、基于遗传算法的BP神经网络的GDP预测摘要：：GDP是衡量一个国家或地区综合实力的一个重要指标．在经济预测的各种方法中，BP神经网络方法是一种常用的方法．为克服各改进BP神经网络的不足，本文采有遗传算法来优化神经网络．关键词：BP神经网络；遗传算法；GDP预测GDP是衡量一个国家或地区宏观经济状况的综合表现的一个重要指标。我们常常要对未来经济的走势进行预测，从而制定相应的宏观调控手段，如财政政策，货币政策、财政政策等。在现有的预测方法中，时间序列预测和回归预测是两种最常用的统计方法。而宏观经济系统

2、实质上是一个非线性系统，使得利用传统的预测方法对GDP进行预测变得十分困难。影响GDP的因素有很对，这些因素对GDP的作用也不一样。权重过去往往带有较浓厚的人为主观色彩，因此，为避免此类现象，BP神经网络是较好的方法.但BP神经网络存在一些缺陷，我们用遗传算法来改进它．一　基于遗传算法的BP神经网络(1)BP神经网络人工神经网络,也称神经网络，是由大量的处理单元（神经元）广泛互连而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特性。20世纪80年代中期，以Rumelhart和McClella

3、nd为首，提出了多层前馈网络的反向传播学习算法，它是有导师的学习，是梯度下降法在多层前馈网络中的应用。BP网络是应用得最为广泛，最为重要的一种神经网络．它一般都有多层，分为输入层，输出层和隐含层．BP网络的激发函数一般采用S型函数，如．对于一个神经元，输入与输出有如下关系：　　，其中为输入向量，为输出向量，为阀值．下图是典型的4层BP神经网络的结构图，其中包含一个输入层、两个隐含层、一个输出层，各层之间实现全连接，而同层间无连接。8　　　　　　　　BP神经网络结构图(2)遗传算法遗传算法是一种基于

4、自然群体遗传演化机制的高效探索算法，它摒弃了传统的搜索方式，模拟自然界生物进化过程，采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索。它将问题域中的可能解看作是群体的一个个体或染色体，并将每一个体编码成符号串形式，模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程，对群体反复进行基于遗传学的操作（遗传，交叉和变异），根据预定的目标适应度函数对每个个体进行评价，依据适者生存，优胜劣汰的进化规则，不断得到更优的群体，同时以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体，求得满足要求的最优解。　　　遗传算法的一般步骤是

5、：8(3)利用遗传算法优化神经网络的权值和阀值BP神经网络从本质上讲属于梯度下降算法,因而不可避免的具有一些缺陷,如易陷入局部极小点，训练速度慢，全局搜索能力弱，还有初始随机加权的大小,会对局部最小部分产生很大的影响．在遗传算法，目标函数既不要求连续，也不要求可微，仅要求该问题可计算，而且搜索始终遍及整个空间，因此容易得到全局最优解．针对BP神经网络的缺陷和遗传优点，我们用遗传算法来优化神经网络的权值和阀值．步骤如下：步骤１：设定参数．设种群大小为，交叉率为，变异率为．步骤2：初始化．个体为神经网

6、络所有权值和阀值按一定顺序排列组成．随机产生的初始种群为．采用实数编码．步骤38：计算适应度值．用训练样本对种群的每一个体进行训练，比较输入数据和输出数据．记，其中k为训练样本的大小，n为输出层的神经元数，为第p个训练样本时第个节点的输出值，为期望输出值．设适应度函数为．误差越小的样本，适应度值越大．　　步骤4：选择．采用正比选择．对于个体，适应度值为，选择概率为，累积概率为(令)．采用旋轮法，在中产生随机数，当时，则选择个体．总共转轮次．步骤5：交叉．由于交叉率为，故有个染色体进行交叉．采用如下

7、方法选择交叉的父代：在中产生随机数，若，则选择个体作为要进行交叉的父代．　　　对两个个体进行交叉操作，产生的个体为，染色体的长度为．设，，其中是比例因子，在上均匀随机产生．交叉后，新的染色体为：．步骤6：变异．采用步骤5的方法产生个要变异的染色体．设为要变异的染色体．先在上随机产生一整数，在(为一定值)产生随机数，则变异后，新的染色体为．步骤７：遗传算法结束．若群体中最优适应度值的学习误差小于指定误差，则停止进化．否则，转回步骤3．二，GDP预测模型的建立(1)模型变量的选择影响GDP的因素比较多

8、，根据其影响因素的大小，我们选择以下指标对我国GDP最有影响的七个指标：8就业人员，财政收入，财政支出，固定资产投资，国内贷款，能源生产总量，进出口总额7个指标作为初始变量。数据如下表：原始数据年份国内生产总值（亿元）就业人员（万人）财政收入（亿元）财政支出（亿元）固定资产投资（亿元）国内贷款（亿元）能源生产总量（万吨标准煤）进出口总额(亿元)199560793.7680656242.206823.7220019.34198.712903423499.9199671176.6689