【正文】 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。s wealth and the average standard of people39。結果表明，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立的預測模型在 GDP 預測方面具有一定的理論與應用價值。首先對輸入數(shù)據(jù)進行預處理，再利用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡 BP 算法來研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡在 GDP 預測中的應用問題。本文以人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論為基礎，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法為依據(jù)，研究 GDP 的預測。然而，實踐證明人工神經(jīng)網(wǎng)絡對于建立預測模型十分有效，它能從數(shù)據(jù)樣本中自動學習以前的經(jīng)驗而無需復雜的查詢和表述過程，并自動地逼近那些最佳的數(shù)據(jù)蘊涵的規(guī)律。然而，隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，影響 GDP 的因素變得多種多樣。人工神經(jīng)網(wǎng)絡 BP 算法在四川省GDP 預測中的應用作者姓名：XXX 專業(yè)班級：數(shù)學與應用數(shù)學 指導教師：XXX摘 要GDP 與大家生活息息相關，沒有 GDP，人們便無法反映一國的貧富狀況和人民的平均生活水平，無法確定一國承擔的國際義務，享受的優(yōu)惠待遇。如何準確的測量未來的 GDP 走勢，使其對國家政策的制定起到參考作用 ,這是大家普遍關注的問題。GDP 預測模型具有很強的非線性, 傳統(tǒng)的線性預測模型難以實現(xiàn)對 GDP 較為準確的預測。而在預測方面，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法運用最為廣泛。根據(jù)四川省 1997 年到 2022 年近 10 年來的 GDP 數(shù)據(jù)，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，通過對 1997 到 2022 年的 GDP 數(shù)據(jù)分析、學習，對 2022 年 GDP 進行預測。利用 MATLAB 數(shù)學軟件對模型求解，并將預測結果與傳統(tǒng)模型相比較。關鍵詞：GDP；人工神經(jīng)網(wǎng)絡；ＢＰ網(wǎng)絡；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 living, unable to determine a country39。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。 Artificial 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)濟展狀況 .........................................2 經(jīng)濟預測研究概況及經(jīng)濟預測方法 ...........................4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡國內外研究狀況 ...............................6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在經(jīng)濟預測中的應用 ...........................6 本論文主要研究內容及思路 .....................................7第 2 章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本模型及其功能 ................................9 人工神經(jīng)元的模型 .............................................9 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的特性 ..........................................10 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本功能 ......................................11 聯(lián)想記憶功能 ............................................11 分類識別功能 ............................................11 優(yōu)化計算功能 ............................................12 非線性映射功能 ..........................................12 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本要素 ......................................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)絡的學習（訓練） ..............................16第 3 章 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡概述 ............................................18 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的結構 ............................................18 BP 神經(jīng)元 ....................................................18 BP 網(wǎng)絡 ......................................................19 正向傳播 ................................................20 反向傳播 ................................................20 BP 神經(jīng)網(wǎng)路算法的改進 ........................................22 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡設計的一般原則 ....................................24 BP 網(wǎng)絡參數(shù)設計 ..........................................24 BP 網(wǎng)絡結構參數(shù)設計 ......................................25第 4 章 四川省經(jīng)濟預測模型的建立 ...................................26 指標的選取 ..................................................26 數(shù)據(jù)的預處理 ................................................27 數(shù)據(jù)預處理方法 ..........................................27 數(shù)據(jù)的處理 ..............................................29 神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法設計 ........................................30 四川省 GDP 預測模型 ..........................................31 預測模型實例求解及分析 ......................................32 神經(jīng)網(wǎng)絡預測與傳統(tǒng)預測方法的比較 ............................35 多元線性回歸模型 ..........................................35 神經(jīng)網(wǎng)絡預測與回歸模型預測比較 ............................35結 論 .............................................................37致 謝 .............................................................38參考文獻 ...........................................................39附錄：相關程序及數(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，也就是國內生產總值。在經(jīng)濟學中，常用 GDP和 GNI（國民總收入，gross national Ine）共同來衡量該國或地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展綜合水平通用的指標。GDP是宏觀經(jīng)濟中最受關注的經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)字，因為它被認為是衡量國民經(jīng)濟發(fā)展情況最重要的一個指標。從價值形態(tài)看，它是所有常駐單位在一定時期內生產的全部貨物和服務價值與同期投入的全部非固定資產貨物和服務價值的差額，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期內直接創(chuàng)造的收入之和；從產品形態(tài)看，它是貨物和服務最終使用減去貨物和服務進口。2. GDP 的核算方法　 　 1)用支出法核算 GDP　　支出法核算 GDP，就是從產品的使用出發(fā)，把一年內購買的各項最終產品的支出加總而計算出的該年內生產的最終產品的市場價值?！　∪绻?2。　　通過支出法計算的 GDP，我們可以計算出消費率和投資率。　 2)用收入法核算 GDP　　收入法核算 GDP，就是從收入的角度，把生產要素在生產中所得到的各種收入相加來計算的 GDP，即把勞動所得到的工資、土地所有者得到的地租、資本所得到的利息以及企業(yè)家才能得到的利潤相加來計算 GDP?！　“词杖敕ㄓ嬎愕墓绞牵?　　GDP =工資+利息+利潤+租金+間接稅和企業(yè)轉移支付+折舊　　從理論上講，用收入法計算出的 GDP 與用支出法計算出的 GDP 在量上是相等的。生產法又叫部門法。　　運用這種方法進行計算時，各生產部門要把使用的中間產品的產值扣除，只計算所增加的價值。衛(wèi)生、教育、行政、家庭服務等部門無法計算其增值，就按工資收入來計算其服務的價值。實際統(tǒng)計中，一般以國民經(jīng)濟核算體系的支出法為基本方法，即以支出法所計算出的國內生產總值為標準。改革開放 20 年來,雖然各個方面取得了巨大的成效,經(jīng)濟社會有較快發(fā)展。全年國內生產總值首次突破 4000 億元大關，GDP 完成 億元，增長 %，較之全國平均水平高出 1 個百分點。其中，投資、消費、出口“三駕馬車”共同拉動經(jīng)濟增長是 2022 年四川經(jīng)濟運行的一個顯著特點。 步入 21 世紀，四川經(jīng)濟的發(fā)展仍面臨著諸多機遇與挑戰(zhàn)。2022 年，四川經(jīng)濟總體上保持了速度較快、效益較好、通脹較低的良好運行態(tài)勢，實現(xiàn)了“十一五”的良好開局。受多種因素影響，2022 年全球經(jīng)濟增速有所放緩。2022 年，GDP 躍上了 8000 億元的新臺階，經(jīng)濟發(fā)展水平和經(jīng)濟增長質量都有了明顯的改善。另一方面，消費需求穩(wěn)中趨旺，2022 年全省社會消費品零售總額增速創(chuàng)近 10 年來的新高。 2022 年四川經(jīng)濟發(fā)展面臨的主要問題：1）經(jīng)濟增長減速，物價漲幅回落。受汶川大地震影響，經(jīng)濟增長速度明顯減慢。2）經(jīng)濟效益不高，就業(yè)壓力增大。其中，大型企業(yè)實現(xiàn)利潤 億元，比去年同期下降 % 。隨著沿海經(jīng)濟的下滑，預計有數(shù)百萬農民工返鄉(xiāng)，就業(yè)壓力加大。災后重建的一系列工作都直接與經(jīng)濟發(fā)展相關。它是綜合哲學、社會學、經(jīng)濟學、統(tǒng)計學、數(shù)學以及工程技術等方面的方法，根據(jù)它自身科學的邏輯性，對經(jīng)濟過程及其各要素的變動趨勢做出客觀描述的研究體系。用于預測某個特定變量值而收集的數(shù)據(jù)可分為兩大類：時間序列數(shù)據(jù)和橫斷面數(shù)據(jù)。另一種常用的預測工具是經(jīng)濟計量方法。建立在經(jīng)濟計量學方法上的預測模型與時間序列分析模型相比，具有一些明顯的優(yōu)點，最顯著的優(yōu)勢就是它們尋求被預測經(jīng)濟現(xiàn)象的實際解釋。結構模型是依靠復雜的經(jīng)濟理論對大量的經(jīng)濟變量之間的明確關系建立的經(jīng)濟計量模型。 “無約束的”VAR 模型在只需選擇涉及變量及其滯后長度的經(jīng)濟理論中特別有吸引力。由于經(jīng)常出現(xiàn)多重共線性和自由度損失問題，VAR 模型在進行預測研究時也沒有特別好的表現(xiàn)。在過去的二十多年里，一些學者注意到線性模型的局限性并提出了一些非線性模型 [4]。隱藏在傳統(tǒng)預測方法背后的基本觀念是：系統(tǒng)發(fā)展有一定的規(guī)律，而且是可以找到的。然而，由于多數(shù)復雜的系統(tǒng)的非線性，使得這類方法從理論分析與實際應用上都有相當?shù)木窒扌浴?[5]最早發(fā)表