广东省GDP时间序列预测——基于神经网络与ARIMA模型

• 作者: 梁文光
• 来源期刊: 技术与市场
• 学科: 工学
• 关键词: ARIMA模型 BP神经网络 单位根检验 实际GDP
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 技术研发
• 页码范围: 7-9
• 分类号: TP3
• 字数: 2682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8554.2010.06.002

摘要

文章通过收集1978-2007年的广东省实际GDP,运用ARIMA对广东省GDP进行时间序列预测,为提高预测的精确度.同时采用BP神经网络对ARIMA模型下的误差进行预测,并结合BP神经网络的误差预测值对实际GDP预测值进行修正,从预测结果表明:BP神经网络与ARIMA的组合预测明显优于单一方法的预测.还在组合预测模型下给出了广东省2008-2012年的实际GDP预测值.并将其转化为名义GDP,其中2008年的名XGDP为35597.10亿元,2009年为40591.12亿元和2010年为46537.22亿元.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁文光	澳门科技大学行政管理学院	3	19	2.0	3.0