基于GM（1，1）和BP神经网络集成模型的我国人口数量时间序列预测研究

摘要

由于GM（1，1）模型和BP神经网络模型在预测具有趋势变动和波动二重特性的时间序列时能优势互补，首先建立GM（1，1）模型对序列的趋势项进行预测，得到模拟值及残差序列，然后建立BP神经网络模型对残差值进行预测，最后用加法模型对二者预测值进行集成。我国人口数量时间序列实证结果证实了集成模型用于人口数量预测是有效性，且预测效果显著高于单一模型。