人工神经网络在GDP预测中的应用研究
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·经济预测方法 | 第8-9页 |
| ·国内经济预测研究的发展与现状 | 第9-11页 |
| ·课题研究意义及思路 | 第11-13页 |
| ·论文组织 | 第13-14页 |
| 第二章 人工神经网络概述与应用 | 第14-22页 |
| ·人工神经元模型 | 第14-17页 |
| ·人工神经网络模型 | 第17-19页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于BP 网络的GDP 预测 | 第22-36页 |
| ·BP 网络的结构 | 第22-23页 |
| ·BP 网络的学习 | 第23-25页 |
| ·BP 算法的改进 | 第25-28页 |
| ·BP 算法收敛缓慢的原因和改进方法 | 第26页 |
| ·BP 算法易陷入局部极小的原因和改进措施 | 第26-27页 |
| ·基于MATLAB 的BP 神经网络的改进算法 | 第27-28页 |
| ·GDP 预测模型的建立 | 第28-29页 |
| ·网络的层数 | 第28页 |
| ·隐层中神经元的个数 | 第28-29页 |
| ·网络输入数据的处理 | 第29-31页 |
| ·数据的预处理 | 第30-31页 |
| ·数据的后处理 | 第31页 |
| ·初始参数的选择 | 第31-32页 |
| ·学习速率 | 第32页 |
| ·动量因子 | 第32页 |
| ·期望误差 | 第32页 |
| ·BP 网络泛化能力的提高 | 第32-33页 |
| ·网络训练模式的选择 | 第33-34页 |
| ·GDP 神经网络预测模型的实现 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 广西GDP 预测的实证研究 | 第36-45页 |
| ·实证分析 | 第36-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 同传统预测方法的结果比较 | 第45-46页 |
| 第六章 总结 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 中文摘要 | 第50-52页 |
| Abstract | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
