基于GMDH和BP的组合预测模型在工业产品销售收入中的应用

应用数据处理的GMDH自回归算法、AC算法,建立了基于GMDH的工业产品销售收入预测模型,并结合BP神经网络,最终建立了最优组合预测模型。通过对四川省2008年第2、3、4季度的工业产品销售收入指标进行验证,得出本文的方法,不仅改善了模型对数据样本的拟合精度,而且提高了模型的预测能力。

组合预测模型在工业经济预测中的应用

论文研究了工业经济预测问题,以四川省近4年景气调查数据与工业生产、效益统计数据为基础,选取多种数据挖掘算法分别建立各自的经济预测模型,对四川省2006年第4季度的工业产品销售收入指标进行预测,分析了各种预测方法的优劣,并用多元回归方法对几种模型进行拟合,求得最终的组合预测模型。经过实证研究,该组合预测模型取得了令人满意的效果。