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基于BP神经网络的居民消费水平的预测模型——以安徽省为例
被引量：
9
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作者
路思恒
尹红
《现代电子技术》
2022年第21期83-87,共5页
研究并分析居民消费水平和影响因素对我国经济的发展格外重要。基于BP神经网络建立居民消费水平预测模型,经过研究分析大量的相关文献,最终选择9个指标作为输入变量,居民消费水平作为输出变量;选择安徽省1990—2018年的统计数据作为搭...
研究并分析居民消费水平和影响因素对我国经济的发展格外重要。基于BP神经网络建立居民消费水平预测模型,经过研究分析大量的相关文献,最终选择9个指标作为输入变量,居民消费水平作为输出变量;选择安徽省1990—2018年的统计数据作为搭建预测模型的训练集和测试集。首先搭建神经网络,输入训练集,对神经网络进行不断的学习,运用梯度下降法,使损失函数达到最小的情况下,参数即为最优,也就确定了最终的神经网络预测模型;其次将归一化后的测试集输入到训练完毕的神经网络预测模型,得出预测值,并与真实值进行对比,得出误差率;最终该神经网络预测模型在训练集和测试集上的误差率均小于10%,达到了预期的结果,说明具有很好的可行性。
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关键词
预测模型
BP神经网络
居民消费水平
SIGMOID函数
梯度下降法
损失函数
数据归一化
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题名
基于BP神经网络的居民消费水平的预测模型——以安徽省为例
被引量：
9
1
作者
路思恒
尹红
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《现代电子技术》
2022年第21期83-87,共5页
基金
云南智能化自动化产业发展研究(云府发研【2017】32号—YNDR2017G1C06)。
文摘
研究并分析居民消费水平和影响因素对我国经济的发展格外重要。基于BP神经网络建立居民消费水平预测模型,经过研究分析大量的相关文献,最终选择9个指标作为输入变量,居民消费水平作为输出变量;选择安徽省1990—2018年的统计数据作为搭建预测模型的训练集和测试集。首先搭建神经网络,输入训练集,对神经网络进行不断的学习,运用梯度下降法,使损失函数达到最小的情况下,参数即为最优,也就确定了最终的神经网络预测模型;其次将归一化后的测试集输入到训练完毕的神经网络预测模型,得出预测值,并与真实值进行对比,得出误差率;最终该神经网络预测模型在训练集和测试集上的误差率均小于10%,达到了预期的结果,说明具有很好的可行性。
关键词
预测模型
BP神经网络
居民消费水平
SIGMOID函数
梯度下降法
损失函数
数据归一化
Keywords
prediction model
BP neural network
residents′consumption level
Sigmoid function
gradient descent method
loss function
data normalization
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
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作者
出处
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被引量
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1
基于BP神经网络的居民消费水平的预测模型——以安徽省为例
路思恒
尹红
《现代电子技术》
2022
9
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