人工神经网络在宏观经济预测中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·选题背景 | 第10页 |
| ·宏观经济预测研究现状 | 第10-12页 |
| ·人工神经网络在预测中的应用现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究的目的、意义和内容 | 第13-14页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·研究意义 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 人工神经网络 | 第15-23页 |
| ·人工神经网络概述 | 第15-18页 |
| ·人工神经网络研究发展简介 | 第15-16页 |
| ·什么是人工神经网络 | 第16-18页 |
| ·BP 神经网络 | 第18-20页 |
| ·BP 模型 | 第18页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第18-20页 |
| ·BP 神经网络的预测 | 第20-22页 |
| ·BP 网络应用优势分析 | 第20-21页 |
| ·构造BP 网络的步骤 | 第21页 |
| ·BP 网络的预测建模 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 宏观经济预测 | 第23-31页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·宏观经济系统特点 | 第23-24页 |
| ·动态性 | 第23页 |
| ·复杂性 | 第23页 |
| ·开放性和反馈性 | 第23-24页 |
| ·不确定性 | 第24页 |
| ·非线性 | 第24页 |
| ·预测 | 第24-25页 |
| ·预测工作的主要步骤 | 第24页 |
| ·预测技术 | 第24-25页 |
| ·预测系统 | 第25页 |
| ·宏观经济预测 | 第25-28页 |
| ·宏观经济预测的含义 | 第25-26页 |
| ·宏观经济预测的研究方法 | 第26-27页 |
| ·宏观经济预测的作用 | 第27页 |
| ·宏观经济预测遵循的原则 | 第27-28页 |
| ·宏观经济预测的一般步骤 | 第28页 |
| ·宏观经济预测的指针体系建立原则 | 第28-29页 |
| ·宏观经济预测的结果 | 第29-30页 |
| ·宏观经济系统中预测存在的困难 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 宏观经济指针体系的研究 | 第31-35页 |
| ·宏观经济运行指针体系 | 第31-33页 |
| ·国内生产总值指针 | 第31页 |
| ·经济周期指针 | 第31-32页 |
| ·通货膨胀指针 | 第32-33页 |
| ·宏观经济生产过程指针体系 | 第33-34页 |
| ·运行水平指针体系 | 第33页 |
| ·投入产出指针体系 | 第33-34页 |
| ·结构优化指针体系 | 第34页 |
| ·工业总量平衡指针体系 | 第34页 |
| ·本章小节 | 第34-35页 |
| 5 宏观经济定量预测方法的研究 | 第35-40页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·最小二乘法 | 第35页 |
| ·投入产出法 | 第35-37页 |
| ·原理方法 | 第35-36页 |
| ·模型 | 第36-37页 |
| ·计量经济学方法 | 第37-38页 |
| ·神经网络法 | 第38-39页 |
| ·神经网络用于单变量时间序列预测 | 第38-39页 |
| ·神经网络的回归预测方法 | 第39页 |
| ·神经网络的组合预测方法 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 6 BP 网络在宏观经济预测中的应用 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·生产函数的意义 | 第40-41页 |
| ·可持续发展的产业结构模型 | 第41-42页 |
| ·可持续发展 | 第41页 |
| ·模型的结构 | 第41-42页 |
| ·宏观经济预测模型体系的设计 | 第42-43页 |
| ·经济增长预测 | 第43-49页 |
| ·建立经济模型 | 第43页 |
| ·经济资料的预处理 | 第43-46页 |
| ·建立预测模型 | 第46页 |
| ·学习算法 | 第46-49页 |
| ·产业结构预测算法 | 第49-51页 |
| ·动态投入产出模型 | 第50页 |
| ·目标函数 | 第50-51页 |
| ·约束条件 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 7 结束语 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间完成的主要成果 | 第56-57页 |
| 独创性声明 | 第57页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第57页 |
