基于BP神经网络改进的GM（1,N）模型在经济预测中的应用——以河南省经济为例
摘要
论文就修正GM（1,N）预测模型的误差,提出了新方法。使用BP神经网络对预测模型的残差进行预测,得到的残差预测值对所建模型的预测值进行残差修正,以减少因子变量预测误差对行为变量预测的影响。实践表明这些改进模型可以有效地提高GM（1,N）模型的预测精度。
引用本文（GB/T 7714）
黄娜. 基于BP神经网络改进的GM（1,N）模型在经济预测中的应用——以河南省经济为例[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2009.
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