改进的BP神经网络在地方GDP预测中的应用

摘要：

BP算法是应用最广泛的人工神经网络算法,但标准的BP算法存在收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷.针对这些缺陷,综合利用附加动量和变学习率的方法对BP算法加以改进.通过改进的BP算法用MATLAB对2001-2010年广西GDP数据进行了仿真,结果表明,改进的BP算法的收敛速度和预测精度均优于标准BP算法.

关键词：BP算法、人工神经网络、改进BP算法、MATLAB

所属期刊栏目：39

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：贺州学院自然科学基金2011ZRKY02

在线出版日期：2013-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：108-110,127