基于线性神经网络的重庆市GDP发展研究

• 作者: 李伟 罗泽举
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 地区生产总值 ARIMA模型 单位根检验 线性神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 37-42
• 页数: 6页
• 分类号: F069.9
• 字数: 3658字
• 语种: 中文

摘要

对1978-2011年重庆市生产总值时间序列进行分析,研究发现四阶差分之后,数据趋于平稳；四阶差分序列的自相关系数一阶截尾,最终建立时间序列ARIMA(1,4,1)模型,并测算残差平方和,但ARIMA模型的残差序列存在自相关,对拟合效果产生了影响；基于时间序列ARIMA(1,4,1)模型研究的基础,进一步采用线性神经网络对序列进行学习和仿真计算,结果表明:神经网络的模拟效果优于ARIMA时间序列的模拟效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟	重庆工商大学数学与统计学院	10	53	4.0	7.0
2	罗泽举	重庆工商大学数学与统计学院	27	147	7.0	11.0