【摘 要】
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居民消费价格指数,简称CPI,这一重要指标用来反映居民消费商品和服务的价格指标,这一指标直接影响国民的购买力以及宏观经济的稳定发展,因此研究与预测CPI指数增长与波动趋势
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居民消费价格指数,简称CPI,这一重要指标用来反映居民消费商品和服务的价格指标,这一指标直接影响国民的购买力以及宏观经济的稳定发展,因此研究与预测CPI指数增长与波动趋势尤为重要。本论文基于2008年1月-2017年12月的CPI指数数据,以传统BP神经网络为基础,比较不同的学习函数,得到最适合本文的学习函数,同时改进网络学习,主要指增加动量项和调节学习率,提高模型的稳定性,最终构造出改进的BP神经网络模型。利用训练好的神经网络预测未来12个月的CPI指数,平均误差率仅为0.4%,同时利用本文的方法,代入同类型的文献中CPI指数数据,通过对比分析,改进的BP神经网络比BP神经网络结果准确很多,这也充分说明神经网络在预测CPI指数中有很大的运用空间,并且随着学习算法的改进,CPI指数的准确性也会越来越高。
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