基于复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合模型对国民总收入的预测

• 作者: 于浪 唐国鑫 杨枥智
• 来源期刊: 统计学与应用
• 学科: 经济
• 关键词: 复化Simpson公式 灰色神经网络 组合预测模型 最小二乘法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 593-604
• 页数: 12页
• 分类号: F2

摘要

针对我国国民总收入数据具有非线性、随机性等特点,本文建立复化Simpson公式改进的灰色神经网络组合预测模型来对我国国民总收入进行预测研究。首先,建立了GM(1,1)模型和基于复化Simpson积分公式改进背景值的GM(1,1)模型。其次,建立了BP神经网络预测模型。进一步,将复化Simpson公式改进的GM(1,1)模型和BP神经网络预测模型进行最优线性加权组合,运用最小二乘法思想,误差平方和最小为目标函数,结合遗传算法求解目标函数,得到各模型的加权系数,以提高预测精度。最后,对比分析GM(1,1)模型、复化Simpson公式改建的GM(1,1)模型、BP神经网络模型和复化Simpson公式改进的灰色神经网络模型对国民总收入预测的结果。从预测结果看出,复化Simpson公式改进的灰色神经网络模型对国民总收入的预测明显优于其他预测模型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨枥智	西南科技大学理学院	3	0	0.0	0.0
2	唐国鑫	西南科技大学理学院	2	0	0.0	0.0
3	于浪	西南科技大学理学院	1	0	0.0	0.0