广东省GDP时间序列预测——基于神经网络与ARIMA模型

摘要

文章通过收集1978-2007年的广东省实际GDP,运用ARIMA对广东省GDP进行时间序列预测,为提高预测的精确度.同时采用BP神经网络对ARIMA模型下的误差进行预测,并结合BP神经网络的误差预测值对实际GDP预测值进行修正,从预测结果表明:BP神经网络与ARIMA的组合预测明显优于单一方法的预测.还在组合预测模型下给出了广东省2008-2012年的实际GDP预测值.并将其转化为名义GDP,其中2008年的名XGDP为35597.10亿元,2009年为40591.12亿元和2010年为46537.22亿元.