数据挖掘技术在经济预测中的应用

研究区域经济预测准确率问题,区域经济变化具有高度非线性,各影响因子存在信息冗余,系统存在随机性,造成传统预测方法的预测准确率较低。为了提高区域经济预测准确率,利用数据挖掘中主成分分析的BP神经网络优势,组成一种新的区域经济预测模型。首先对区域经济影响因子进行主成份分析,消除各影响因子之间的冗余信息,减少了BP神经网络的输入变量,加快了学习速度,最后通过某地区1985-2005年经济数据对模型性能进行验证性测试,实验结果表明,新模型提高了区域经济预测的准确率,研究成果具有一定的推广和应用价值。