基于线性神经网络的重庆市GDP发展研究

被引：2

作者：

李伟

罗泽举

机构：

[1] 重庆工商大学数学与统计学院

来源：

重庆工商大学学报(自然科学版) | 2014年 / 31卷 / 02期

关键词：

地区生产总值; ARIMA模型; 单位根检验; 线性神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; F222.33 [国民经济计算体系];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 020208 ; 0714 ; 020201 ;

摘要：

对1978-2011年重庆市生产总值时间序列进行分析,研究发现四阶差分之后,数据趋于平稳;四阶差分序列的自相关系数一阶截尾,最终建立时间序列ARIMA(1,4,1)模型,并测算残差平方和,但ARIMA模型的残差序列存在自相关,对拟合效果产生了影响;基于时间序列ARIMA(1,4,1)模型研究的基础,进一步采用线性神经网络对序列进行学习和仿真计算,结果表明:神经网络的模拟效果优于ARIMA时间序列的模拟效果.

引用

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共 4 条

[1] 线性神经网络模型在新上证综指的应用研究 [J].