基于组合模型的浙江省GDP预测研究

摘要

区域GDP的发展趋势是高速公路规划和建设的重要参考依据。基于浙江省1978—2019年的GDP数据,分析数据特性,构建预测模型,掌握发展规律。首先,将GDP数据转化为时间序列,建立ARIMA(2,2,0)模型;其次,将GDP数据以滑动窗口的方式生成输入矩阵,建立BP神经网络模型;最后,利用ARIMA分析GDP时序的线性部分,利用BP神经网络分析GDP时序的非线性部分,建立组合模型。通过计算相对误差比较模型的预测效果,3个模型的平均相对误差分别为6.30%、13.10%、6.08%。结果表明,组合模型的平均相对误差最小,预测效果最好。