改进的BP神经网络在地方GDP预测中的应用

摘要

BP算法是应用最广泛的人工神经网络算法,但标准的BP算法存在收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷。针对这些缺陷,综合利用附加动量和变学习率的方法对BP算法加以改进。通过改进的BP算法用MATLAB对2001-2010年广西GDP数据进行了仿真,结果表明,改进的BP算法的收敛速度和预测精度均优于标准BP算法。