神经网络在CPI预测中的应用

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CPI是重要的社会经济目标,进行CPI的预测对国家经济的研究和国家宏观调控的决策有着重要的意义和影响。由于传统线性回归方法、灰度预测法、LM-BP曲线法在预测中有建模复杂的缺陷,本文采用数据归一化处理方法,正确选择神经网络的影响因素和训练样本,利用Matlab的人工神经网络工具箱,建立了神经网络的CPI预测系统的数学模型,并将该模型应用于对2010年山东省居民CPI的预测。通过山东统计信息网上2009年的CPI数据的比较,模型的预测值与实测值的差距仅为0.94%。由此可建立神经网络在CPI预测中的应用模型。
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