建设需求量预测分析中的人工神经网络和多元回归方法

• 作者: 王颖林 赖芨宇 郭丰敏
• 来源期刊: 武汉工程大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: 建设需求 人工神经网络 回归分析 预测
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 页码范围: 77-80,86
• 页数: 5页
• 分类号: F281
• 字数: 4061字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2869.2013.11.016

摘要

利用人工神经网络(ANN)和多元回归(MR)预测方法分别基于中国统计年鉴和香港房屋署的相关数据对中国内地和香港地区的建设需求量进行预测,并对两种预测手段得到的预测结果的可信度和离散程度进行对比分析.基于ANN和MR两种预测手段的不同特性,从预测结果中可以看出,就香港地区的预测情况而言,ANN方法产生的结果比回归模型更加精确;从内地的预测结果来看,ANN和MR的预测精度几乎一致.对于存在较大波动性的数据而言,ANN模型建立的非线性关系可以更精确地描述预测结果,反之,两种预测模型的应用均可得出良好结果.同时,经预测得知,两地的建筑需求量都存在上升趋势,有关部门应采取相应措施提前做好规划工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖芨宇	福建农林大学交通与土木工程学院	75	515	12.0	21.0
2	王颖林	福建农林大学交通与土木工程学院	14	197	7.0	14.0
3	郭丰敏	福建农林大学交通与土木工程学院	2	11	2.0	2.0