链式数据重组与神经网络在经济预测中的应用

摘要

建立经济模型和基于模型对宏观经济进行预测,是经济运行质量评价、仿真、制定发展规划等所必不可少的.针对宏观经济预测的特殊性:样本少、时变性,提出了反向传播(BP)神经网络的链式数据重组训练方法,并用于实际经济预测.和原数据用于预测的结果相比,达到了较高的预测精度.同时,解决了BP神经网络难以确定隐结点数的问题.