劉博瑞 韓天紅

摘 要：借助MATLAB軟件，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)阿拉爾的生產(chǎn)總值進(jìn)行預(yù)測(cè)，得2017年和2018年生產(chǎn)總值的預(yù)測(cè)結(jié)果為275.8728億元和265.5376億元。為了檢驗(yàn)預(yù)測(cè)結(jié)果，借助于MATLAB軟件，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多元線性回歸模型進(jìn)行殘差修正，建立多元線性回歸-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型，得出新的預(yù)測(cè)結(jié)果。

關(guān)鍵詞：生產(chǎn)總值；組合模型；預(yù)測(cè)

一、研究背景

經(jīng)濟(jì)影響著國(guó)民的生活，國(guó)家的發(fā)展，地區(qū)的穩(wěn)定。在2014年4月27日至30日，中共中央總書記、國(guó)家主席習(xí)近平來(lái)到新疆考察，對(duì)加快新疆經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、保障和改善民生、推進(jìn)跨越式發(fā)展進(jìn)行調(diào)研指導(dǎo)。國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人對(duì)新疆發(fā)展的重視，充分證明了新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性。

作為新疆維吾爾自治區(qū)下的一個(gè)直轄市-阿拉爾市，在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)各方面的發(fā)展都處于上升趨勢(shì)。因此，對(duì)本地阿拉爾經(jīng)濟(jì)方面進(jìn)行宏觀研究并進(jìn)行規(guī)劃是有必要的，不僅能對(duì)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)建設(shè)提供建設(shè)性意義，更能促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展，促進(jìn)社會(huì)的和諧和人民的幸福，所以特選取阿拉爾歷年的生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)及影響生產(chǎn)總值因素的數(shù)據(jù)對(duì)阿拉爾的生產(chǎn)總值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)備知識(shí)

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

本著真實(shí)可靠原則，從阿拉爾統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)年鑒上找出阿拉爾歷年生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)值、工業(yè)生產(chǎn)值、服務(wù)業(yè)生產(chǎn)值、建筑業(yè)生產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資、社會(huì)零售總額、進(jìn)出口額的具體數(shù)據(jù)。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理如下：

依圖1可知阿拉爾的生產(chǎn)總值由2006年的40多億元，上升到了2016年的270多億元，小有波動(dòng)，但總體趨勢(shì)是上升的，未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是有潛力的。

2.預(yù)備知識(shí)

（1）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前饋網(wǎng)絡(luò)：

其中表示輸入值；表示權(quán)重；b表示閾值，y表示神經(jīng)元的輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層、輸出層構(gòu)成，每一層由多個(gè)人工神經(jīng)元組成，相鄰層各個(gè)神經(jīng)元之間形成完全連接關(guān)系，而同一層內(nèi)神經(jīng)元之間沒(méi)有任何連接關(guān)系，前一層的輸出作為下一層神經(jīng)元的輸入。n個(gè)輸入信號(hào)從輸入層進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)激勵(lì)函數(shù)變換后到達(dá)隱層，然后再激勵(lì)函數(shù)變換到輸入層構(gòu)成m個(gè)輸出信號(hào)。

②多元線性回歸-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型

模型建立的步驟為：

三、模型的建立與求解

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

將2006年到2014年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值等7個(gè)指標(biāo)作為輸入層，全年生產(chǎn)總額作為輸出層，2015年和2016年的全年生產(chǎn)總值作為測(cè)試數(shù)據(jù)，對(duì)阿拉爾市的全年生產(chǎn)總值進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)輸入和輸出層數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度加快，同時(shí)更容易收斂。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大訓(xùn)練次數(shù)100，全局最小誤差為0.0004，根據(jù)確定隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練并仿真，預(yù)測(cè)得2017年和2018年全年生產(chǎn)總值分別為275.8728億元和265.5376億元，結(jié)果如圖：

2.多元回歸分析-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性、具監(jiān)督學(xué)習(xí)、較好推廣能力等特性使其在社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平評(píng)價(jià)中具有廣泛前景。但是該算法對(duì)數(shù)據(jù)依賴性較強(qiáng)，為提高其預(yù)測(cè)精度，借助MATLAB軟件，運(yùn)用多元回歸分析-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型預(yù)測(cè)，得未來(lái)兩年阿拉爾生產(chǎn)總值分別為275.87億元和280.54億元，結(jié)果如圖：

四、主要結(jié)論

根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)，得2017年和2018年生產(chǎn)總值預(yù)測(cè)結(jié)果為275.8728億元和265.5376億元，可知經(jīng)濟(jì)發(fā)展雖有增長(zhǎng)，但有波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。為了提高預(yù)測(cè)結(jié)果的精確度，使用了多元回歸分析-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得未來(lái)兩年阿拉爾生產(chǎn)總值分別為275.62億元和280.31億元。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱大奇，史慧.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2006.

[2]劉博瑞.兩類時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局穩(wěn)定性分析[D].中國(guó)海洋大學(xué)，2010.

[3]梁瓊.經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用綜述[J].中國(guó)市場(chǎng)，2015（9）：25-25.