| 基于组合模型的浙江省GDP预测研究 |
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| 引用本文： | 张秀华,马佳杰,徐雷,张国栋,田旭.基于组合模型的浙江省GDP预测研究[J].科技和产业,2021,21(12):370-376. |
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| 作者姓名： | 张秀华 马佳杰 徐雷 张国栋 田旭 |
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| 作者单位： | 浙江沪杭甬高速公路股份有限公司，杭州 310020;浙江数智交院科技股份有限公司，杭州 310030 |
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| 摘 要： | 区域GDP的发展趋势是高速公路规划和建设的重要参考依据。基于浙江省1978—2019年的GDP数据，分析数据特性，构建预测模型，掌握发展规律。首先，将GDP数据转化为时间序列，建立ARIMA（2，2，0）模型；其次，将GDP数据以滑动窗口的方式生成输入矩阵，建立BP神经网络模型；最后，利用ARIMA分析GDP时序的线性部分，利用BP神经网络分析GDP时序的非线性部分，建立组合模型。通过计算相对误差比较模型的预测效果，3个模型的平均相对误差分别为6.30%、13.10%、6.08%。结果表明，组合模型的平均相对误差最小，预测效果最好。
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| 关 键 词： | GDP预测 时间序列 差分自回归移动平均（ARIMA） BP神经网络 组合模型 |
Research on Forecasting GDP of ZhejiangProvince Based on a Combined Model |
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