基于神经网络模型预测广东省外贸出口额

基于神经网络模型预测广东省外贸出口额

论文摘要

在全球经济一体化的大背景下,出口贸易对广东省经济增长起到了重要的作用。出口贸易受到国内,国际各方面的影响,是一个复杂的非线性系统,传统的经济预测方法难以处理动态复杂的非线性系统的预测问题。而神经网络具有强大的鲁棒性、容错性、非线性映射能力,非常适合于解决非线性经济系统的预测和决策问题。论文首先总体分析了广东省出口贸易的现状,并针对广东省出口贸易的特点,将影响广东省出口贸易的指标归纳为五类。然后将神经网络理论应用于广东省出口贸易额预测的预测建模,建立起广东省出口贸易额的多因素预测模型和单时序预测模型,最后针对神经网络的收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,本文提出了基于遗传算法的神经网络模型,在MATLAB编程实现过程中发现,经过遗传算法优化后的神经网络不仅有效地加快了程序的收敛,而且其精度也高于标准BP神经网络。本文的试验结果证明基于遗传算法的神经网络的预测模型准确性和高效性,该模型可以辅助制订广东省外贸出口政策,正确引导和组织广东省出口企业的出口行为,优化广东省出口贸易结构。同时也可以作为其他经济预测方法的参照。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 1 绪论
  • 1.1 研究背景和目的
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 研究思路和可能的创新点
  • 2 广东省出口贸易的现状分析
  • 2.1 广东省出口贸易优势
  • 2.2 广东省出口贸易总体概述
  • 2.3 广东省出口贸易的市场结构
  • 2.4 广东省出口贸易产品结构
  • 2.5 广东省出口贸易中存在的问题
  • 2.6 本章小结
  • 3 广东省出口贸易影响因素分析
  • 3.1 广东省出口贸易的影响指标体系
  • 3.2 多元回归模型分析
  • 4 神经网络理论与实证研究
  • 4.1 神经网络理论
  • 4.2 BP神经网络模型的应用
  • 4.3 预测与分析
  • 5 基于遗传算法的神经网络模型预测广东省出口额
  • 5.1 BP神经网络面临的问题及解决办法
  • 5.2 遗传算法实现过程
  • 5.3 用MATLAB实现基于GA的BP模型
  • 5.4 仿真模拟实验结果
  • 6 结论
  • 参考文献
  • 附录
  • 致谢
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