基于神经网络的通货膨胀预测模型研究

• 作者: 薛永刚
• 来源期刊: 商业时代
• 学科: 经济
• 关键词: 通货膨胀 预测 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（18）
• 页码范围: 71-72
• 分类号: F830
• 字数: 3061字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-5863.2010.18.035

摘要

本文采用神经网络的方法,利用消费者物价指数、工业增加值和货币供给等数据,分别以BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络建立通货膨胀预测模型.三个模型预测结果表明,采用神经网络方法建立的模型能够较好地预测通货膨胀的变动.通过比较BP神经网络和Elman神经网络预测结果可以看出,带有反馈机制的神经网络模型预测性能优于一般神经网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛永刚	广东药学院医药信息工程学院	23	40	3.0	4.0