基于神经网络的我国汽车保有量建模与预测

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利用改进 BP神经网络对我国 2 0 0 0年、2 0 0 5年、2 0 10年的汽车保有量进行预测 ,并与灰色预测的结果进行对比 ,结果表明 ,由于神经网络具有很强的学习与泛化能力 ,在处理具有一定程度不确定性的非线性系统的建模与预测方面有较好的应用价值。 The improved BP neural network is used to predict the vehicle population in China in 2000, 2005 and 2010, and compared with the results of gray prediction. The results show that due to the neural network has a strong learning And generalization ability, it has good application value in modeling and forecasting nonlinear systems with a certain degree of uncertainty.
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