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地区宏观经济预测中的人工神经网络模型与方法研究

作　者: 赵会
导　师: 唐焕文；秦学志
学　校: 大连理工大学
专　业: 运筹学与控制论
关键词: 宏观经济预测人工神经网络模型方法研究前向人工神经网络变尺度方法 BP算法公路网规划辽宁省多层前馈
分类号: F224.33
类　型: 硕士论文
年　份: 2000年
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引　用: 8次
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内容摘要

人工神经网络是一门新兴的边缘学科。它从1943年提出至今已有50多年的历史。在这50多年的发展过程中，人工神经网络的内容不断丰富，涉及的领域也越来越广，在模式识别、系统辩识、智能控制、图象处理、故障诊断、疾病诊断、经济预测等领域都得到了广泛的应用。本文主要采用人工神经网络方法中的BP算法，针对实际经济系统进行了预测。在利用人工神经网络对地区经济预测的同时，深入研究了人工神经网络的内在机制，对原有模型进行改进，并提出了几种较为有效的神经网络新算法。具体地说，本文的工作主要集中于以下几个方面：对前馈神经网络模型进行归纳总结，对模型提出了几种有效的改进方案。其中包括模型算法的改进和网络结构的改进。采用前向人工神经网络及BP算法对辽宁省的三个产业增加值、国内生产总值以及其它几项经济指标未来几年的情况作了预测。并对预测结果进行了分析，对辽宁省经济发展提出了一些合理化建议。公路网合理规模的确定是公路网规划的重要内容，是公路建设宏观控制的一个重要指标。本文成功地将人工神经网络模型用于河南省公路网总里程需求预测中，得出较为合理、有效的预测结果。由于BP算法存在一些不足，为了提高多层前馈神经网络的学习效率及稳定性，本文总结了包括基于变尺度方法、共轭梯度法和最小二乘法的几种新的神经网络算法。

全文目录

第一章绪论  8-17
  1．1 人工神经网络及BP算法  8-14
    1．1．1 人工神经网络的基本思想及其发展状况  8-10
    1．1．2 人工神经网络的基本结构  10-11
    1．1．3 人工神经网络的特点  11-13
    1．1．4 人工神经网络的基本类型  13-14
  1．2 地区宏观经济预测方法  14-16
  1．3 本文主要工作  16-17
第二章 BP算法  17-50
  2．1 前馈神经网络及BP算法的产生  17-19
    2．1．1 前馈神经网络的产生  17
    2．1．2 BP算法的形成  17-19
  2．2 误差逆传播神经网络结构与学习规则  19-26
  2．3 误差逆传播学习规则的数学推导  26-31
  2．4 误差逆传播算法的具体步骤和流程图  31-34
  2．5 BP神经网络模型的改进  34-50
    2．5．1 BP模型网络结构的改进  35-37
    2．5．2 BP模型学习算法的改进  37-40
    2．5．3 前馈神经网络的几种新学习算法研究  40-50
第三章人工神经网络方法在地区宏观经济预测中的应用  50-75
  3．1 人工神经网络预测模型  50-59
    3．1．1 预测系统的结构设计  50-57
    3．1．2 关于映射区间的问题  57-59
  3．2 预测模型的实现  59-70
    3．2．1 预测指标输入数据的确定  59-65
    3．2．2 网络输出结果  65-68
    3．2．3 预测结果分析  68-69
    3．2．4 预测的可靠性分析  69
    3．2．5 对辽宁省经济发展的一点分析  69-70
  3．3 神经网络预测系统的特点  70-71
  3．4 与其它预测模型的对比分析  71-75
第四章人工神经网络方法在公路网总里程需求预测中的应用  75-78
  4．1 概述  75
  4．2 神经网络预测模型及结果  75-78
第五章计算软件的设计及预测结果的分析  78-83
  5．1 程序的结构及功能  78-79
  5．2 预测软件结构层次图  79-83
参考文献  83-86

地区宏观经济预测中的人工神经网络模型与方法研究

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