基于神经网络模型的甘肃省各县区GDP预测分析

简介：
本研究利用神经网络模型对甘肃省各市县区的GDP进行预测分析，旨在为政府和企业提供精准的数据支持与决策参考。通过深度学习技术挖掘经济数据间的复杂关系，提高预测准确度。 这篇论文深入探讨了如何运用神经网络技术预测甘肃省各县区的GDP。神经网络是一种模仿人脑结构的计算模型，在处理非线性关系方面表现出色，因此在经济预测领域具有广泛应用潜力。 国内生产总值（GDP）是衡量一个地区或国家经济活动总量的关键指标。准确地进行GDP预测对于政策制定、经济发展规划以及市场决策至关重要。传统的预测方法如线性回归和时间序列分析虽然有一定效果，但在处理复杂的非线性关系时往往表现不佳，存在较大的误差。 本段落采用三层前馈反向传播神经网络（BP网络）来进行GDP预测。BP网络是一种常用的模型，通过反向传播算法调整权重以最小化预测误差。作者使用了甘肃省86个区县的历史GDP数据，并结合七个影响因素进行分析：年末常住人口、固定资产投资、公共财政预算收入、公共财政预算支出、城乡居民储蓄存款余额、农民人均纯收入和社会消费品零售总额，构建了一个BP网络模型来预测未来GDP。 在训练过程中对输入和输出的数据进行了归一化处理以确保数据在同一数量级上。经过对比实验发现，与传统方法相比，该神经网络模型能够更好地进行GDP预测，并且简化了参数估计的过程。此外，这种方法还能够有效应对多因素间的复杂关系，为经济预测提供了更准确的工具。 自20世纪40年代以来，人工神经网络经历了多次发展和改进。M-P神经元是早期的研究起点，在此之后出现了多种不同类型的模型如BP网络等，并且被广泛应用于模式识别、图像处理以及数据分析等领域中。这些模型包括输入单元、求和单元及非线性激活函数，通过学习算法调整权重来实现对复杂数据的拟合。 在甘肃省GDP预测中的成功应用表明了神经网络技术能够很好地应对经济数据所具有的复杂性和非线性的特征，为未来相关领域的研究提供了有益的经验。这种方法不仅有助于提高预测准确性，还能够为政策制定者提供更可靠的数据支持。