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基于我国CPI时间序列的神经网络预测模型
引用本文:郭庆春,孔令军,崔文娟,寇立群,史永博,张小永.基于我国CPI时间序列的神经网络预测模型[J].价值工程,2011,30(26):16-16.
作者姓名:郭庆春  孔令军  崔文娟  寇立群  史永博  张小永
作者单位:陕西广播电视大学,西安,710068
基金项目:国家自然科学基金项目(0211003026/11220300)
摘    要:近年来,我国的居民消费价格指数涨幅屡创新高。根据我国1990年-2008年的CPI时间序列,首先利用时间序列分析方法确定输入向量,然后应用改进BP算法的人工神经网络分别预测出2011年和2012年我国CPI将分别为104.9和105.2,实验结果证实了BP神经网络模型用于CPI预测的准确性和可行性。

关 键 词:BP神经网络  预测  居民消费价格指数  时间序列

Neural Network Forecast Model Based on the CPI Time Series
Guo Qingchun,Kong Lingjun,Cui Wenjuan,Kou Liqun,Shi Yongbo,Zhang Xiaoyong.Neural Network Forecast Model Based on the CPI Time Series[J].Value Engineering,2011,30(26):16-16.
Authors:Guo Qingchun  Kong Lingjun  Cui Wenjuan  Kou Liqun  Shi Yongbo  Zhang Xiaoyong
Institution:Guo Qingchun,Kong Lingjun,Cui Wenjuan,Kou Liqun,Shi Yongbo,Zhang Xiaoyong (Shaanxi Radio & TV University,Xi'an 710068,China)
Abstract:In recent years,China's consumer price index rose continues to hit record highs.According to China's 1990-2008 CPI time sequence,the paper first uses time series analysis method to determine the input vector,then improves artificial neural network based on BP algorithm.The model respectively predicts CPI in China in 2011 or 2012 year will be 104.9 or 105.2.The experimental results that the BP neural network model is used for forecasting accuracy and feasibility of the CPI.
Keywords:BP neural network  predict  CPI  time series  
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