基于Elman神经网络的湖北省固定资产投资额预测

摘要

研究地区固定资产投资变化发展趋势,对该地制定经济产业政策、优化投资结构、保障市场供给、促进就业、改善民生、确保区域经济可持续发展具有重要的意义。Elman神经网络具有局部记忆功能,它既有前馈连接,又有反馈连接,具有能够适应变量动态变化的特性,泛化能力更强,适合处理动态系统变量。运用Elman神经网络对湖北省固定资产投资进行预测,网络有较高的拟合精度,平均拟合误差为2.1553%,比BP神经网络的平均拟合误差减小了16.5870%。由网络预测得到了2019-2023年湖北省固定资产投资额。