【摘 要】
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分析了标准BP神经网络用于复杂经济系统预测的原理以及其中存在的弊端,通过综合运用附加动量法、改变作用函数的方法、以及将预测对象从生产总值改为生产总值增长率的方法,改
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京信息工程大学计算机与软件学院 江苏南京210044,江苏南京210044,江苏南京210044
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分析了标准BP神经网络用于复杂经济系统预测的原理以及其中存在的弊端,通过综合运用附加动量法、改变作用函数的方法、以及将预测对象从生产总值改为生产总值增长率的方法,改进BP神经网络用于经济预测时的精度、收敛速度及易陷入局部极值等问题,并将改进后的新方法运用于江苏省第三产业生产总值的预测,通过实验证明改进的BP神经网络在经济系统预测的应用中具有良好的效果。
The principle of standard BP neural network for prediction of complex economic systems and its drawbacks are analyzed. The methods of applying additive momentum method, changing the function of function, and the method of changing the target of prediction from GDP to GDP growth rate , Improve the accuracy, convergence speed and easy to fall into local extremum when BP neural network is used in economic forecasting, and apply the improved new method to the prediction of the tertiary industry output in Jiangsu Province. The experiment proves that the improved BP Neural network has good effect in the application of economic system prediction.
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