【正文】 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 算法在四川省GDP 預(yù)測(cè)中的應(yīng)用作者姓名：劉忠 專業(yè)班級(jí)：數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué) 2022070102 指導(dǎo)教師：魏友華摘 要GDP 與大家生活息息相關(guān)，沒(méi)有 GDP，人們便無(wú)法反映一國(guó)的貧富狀況和人民的平均生活水平，無(wú)法確定一國(guó)承擔(dān)的國(guó)際義務(wù)，享受的優(yōu)惠待遇。如何準(zhǔn)確的測(cè)量未來(lái)的 GDP 走勢(shì)，使其對(duì)國(guó)家政策的制定起到參考作用 ,這是大家普遍關(guān)注的問(wèn)題。然而，隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，影響 GDP 的因素變得多種多樣。GDP 預(yù)測(cè)模型具有很強(qiáng)的非線性, 傳統(tǒng)的線性預(yù)測(cè)模型難以實(shí)現(xiàn)對(duì) GDP 較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。然而，實(shí)踐證明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于建立預(yù)測(cè)模型十分有效，它能從數(shù)據(jù)樣本中自動(dòng)學(xué)習(xí)以前的經(jīng)驗(yàn)而無(wú)需復(fù)雜的查詢和表述過(guò)程，并自動(dòng)地逼近那些最佳的數(shù)據(jù)蘊(yùn)涵的規(guī)律。而在預(yù)測(cè)方面，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運(yùn)用最為廣泛。本文以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為依據(jù)，研究 GDP 的預(yù)測(cè)。根據(jù)四川省 1997 年到 2022 年近 10 年來(lái)的 GDP 數(shù)據(jù)，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)對(duì) 1997 到 2022 年的 GDP 數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)，對(duì) 2022 年 GDP 進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再利用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 算法來(lái)研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 GDP 預(yù)測(cè)中的應(yīng)用問(wèn)題。利用 MATLAB 數(shù)學(xué)軟件對(duì)模型求解，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與傳統(tǒng)模型相比較。結(jié)果表明，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的預(yù)測(cè)模型在 GDP 預(yù)測(cè)方面具有一定的理論與應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：GDP；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；ＢＰ網(wǎng)絡(luò)；MATLABThe Forecast of Sichuan Province’s GDP Based on ANN BP MethodsAbstract: GDP lives with everyone vitally related. It will not be able to reflect the situation of a country39。s wealth and the average standard of people39。s living, unable to determine a country39。s international obligations, enjoy preferential treatment, if there’s no GDP. The issue which mon concern is that how to forecast the trend of the future’s GDP accurately and make GDP play a reference role to the formulation of national policies. However, with the economics’ rapidly development, the impact of GDP’s factors has became variety. GDP forecasting model has a strong nonlinear, so traditional linear forecasting model of GDP is difficult to achieve more accurate forecasts. However, the Practice has proved that the establishment of artificial neural work prediction model is very effective,it can automatically to study the experience of the past from the data without the plexity search and expression expression。and it can automatically to close to the regulation which from the best the forecast, BP neural work algorithm being used widely. In this paper, take artificial neural work as theory, BP neural work algorithm as basis, to study the forecast of GDP. According to Sichuan Province from 1997 to 2022, nearly 10 years39。 GDP data, build up a neural work prediction model to predict GDP. Through the 19972022 year GDP data analysis, study, to forecast the GDP of of all, preprocessing the input data, then use the multilayer feedforward neural work BP algorithm to study the artificial neural work in the GDP forecast’s problem. Use MATLAB mathematical software tool to solve the model. And then take the results to pare with the traditional model. And the results shows, the ANN forecasting model we have established in the GDP forecast has a value on theory and application.Key words: GDP。 Artificial Neural Network。 BP Neural Network。 MATLAB目 錄第 1 章 前 言 ......................................................1 本論文研究背景 ...............................................1 GDP 的定義及概述 ..........................................1 四川省經(jīng)濟(jì)展?fàn)顩r .........................................2 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)研究概況及經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法 ...........................4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)內(nèi)外研究狀況 ...............................6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 ...........................6 本論文主要研究?jī)?nèi)容及思路 .....................................7第 2 章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型及其功能 ................................9 人工神經(jīng)元的模型 .............................................9 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性 ..........................................10 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能 ......................................11 聯(lián)想記憶功能 ............................................11 分類識(shí)別功能 ............................................11 優(yōu)化計(jì)算功能 ............................................12 非線性映射功能 ..........................................12 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本要素 ......................................12 神經(jīng)元功能函數(shù) ..........................................13 神經(jīng)元之間的連接形式 ....................................14 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)（訓(xùn)練） ..............................16第 3 章 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 ............................................18 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) ............................................18 BP 神經(jīng)元 ....................................................18 BP 網(wǎng)絡(luò) ......................................................19 正向傳播 ................................................20 反向傳播 ................................................20 BP 神經(jīng)網(wǎng)路算法的改進(jìn) ........................................22 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的一般原則 ....................................24 BP 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)計(jì) ..........................................24 BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì) ......................................25第 4 章 四川省經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型的建立 ...................................26 指標(biāo)的選取 ..................................................26 數(shù)據(jù)的預(yù)處理 ................................................27 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 ..........................................27 數(shù)據(jù)的處理 ..............................................29 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法設(shè)計(jì) ........................................30 四川省 GDP 預(yù)測(cè)模型 ..........................................31 預(yù)測(cè)模型實(shí)例求解及分析 ......................................32 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的比較 ............................35 多元線性回歸模型 ..........................................35 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與回歸模型預(yù)測(cè)比較 ............................35結(jié) 論 .............................................................37致 謝 .............................................................38參考文獻(xiàn) ...........................................................39附錄：相關(guān)程序及數(shù)據(jù)表 .............................................40第 1 章 前 言 本論文研究背景 GDP 的定義及概述 的定義GDP 即英文 gross domestic product 的縮寫，也就是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。通常對(duì) GDP 的定義為：一定時(shí)期內(nèi)（一個(gè)季度或一年） ，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和提供勞務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值的總值。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，常用 GDP和 GNI（國(guó)民總收入，gross national Ine）共同來(lái)衡量該國(guó)或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合水平通用的指標(biāo)。這也是目前各個(gè)國(guó)家和地區(qū)常采用的衡量手段。GDP是宏觀經(jīng)濟(jì)中最受關(guān)注的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)字，因?yàn)樗徽J(rèn)為是衡量國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況最重要的一個(gè)指標(biāo)。一般來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值有三種形態(tài)，即價(jià)值形態(tài)、收入形態(tài)和產(chǎn)品形態(tài)。從價(jià)值形態(tài)看，它是所有常駐單位在一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)的全部貨物和服務(wù)價(jià)值與同期投入的全部非固定資產(chǎn)貨物和服務(wù)價(jià)值的差額，即所有常駐單位的增加值之和；從收入形態(tài)看，它是所有常駐單位在一定時(shí)期內(nèi)直接創(chuàng)造的收入之和；從產(chǎn)品形態(tài)看，它是貨物和服務(wù)最終使用減去貨物和服務(wù)進(jìn)口。GDP 反映的是國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門的增加值的總額。2. GDP 的核算方法　 　 1)用支出法核算 GDP　　支出法核算 GDP，就是從產(chǎn)品的使用出發(fā)，把一年內(nèi)購(gòu)買的各項(xiàng)最終產(chǎn)品的支出加總而計(jì)算出的該年內(nèi)生產(chǎn)的最終產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)值。這種方法又稱最終產(chǎn)品法、產(chǎn)品流動(dòng)法?！　∪绻?QQ2?！璔n 代表各種最終產(chǎn)品的產(chǎn)量，PP2……Pn 代表各種最終產(chǎn)品的價(jià)格，則使用支出法核算 GDP 的公式是：Q1P1+Q2P2+……QnPn