gdp.rar_BPGDP_BP预测GDP_GDPmatlab_gdp预测MATLAB

共2个文件

txt：2个

版权申诉

17 浏览量 2022-09-21 05:00:01 上传评论收藏 2KB RAR 举报

标题中的“gdp.rar_BP GDP_BP预测GDP_GDP matlab_gdp预测MATLAB_matlabGDP”揭示了这个压缩包内容的核心，它涉及到使用MATLAB软件进行GDP（国内生产总值）的预测工作，并且采用了BP神经网络（Backpropagation Neural Network，简称BP网络）这一机器学习算法。BP网络是一种广泛应用于预测分析的模型，因其能够处理非线性关系而被选中来预测经济指标如GDP。在描述中提到的“在MATLAB系统下的BP程序预测GDP”，进一步明确了研究或项目是在MATLAB环境下进行的。MATLAB是一款强大的数学计算软件，尤其适合进行数据处理、算法开发和模型构建。BP神经网络模型在MATLAB中可以方便地构建和训练，通过对历史GDP数据的学习，来预测未来的经济走势。标签“bp_gdp”、“bp预测gdp”、“gdp_matlab”、“gdp预测matlab”、“matlabgdp”是关键词，分别强调了BP网络在预测GDP中的应用，以及使用MATLAB进行GDP预测的事实。这些标签有助于理解这个项目的主题和关键工具。根据压缩包内的文件名“gdp.txt”和“www.pudn.com.txt”，我们可以推测“gdp.txt”可能包含的是GDP的历史数据或者预测结果，而“www.pudn.com.txt”可能是一个链接或者引用，指向获取更多相关资源的网站PUDN（Programming University and Data Network），这是一个提供编程和科研资源的平台。在MATLAB中实现BP神经网络预测GDP，通常会涉及以下步骤： 1. 数据预处理：收集并整理GDP历史数据，包括清洗、归一化等，使其适应于模型训练。 2. 构建模型：设置BP神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数量，以及学习率、迭代次数等参数。 3. 训练模型：使用GDP历史数据对BP网络进行训练，调整权重和阈值，以最小化预测误差。 4. 验证与调优：通过交叉验证评估模型性能，根据结果调整网络结构和参数，以提高预测精度。 5. 预测未来GDP：将训练好的模型用于预测未来的GDP值，为经济决策提供参考。这个压缩包可能包含了一个完整的MATLAB项目，用于利用BP神经网络模型预测GDP，其中“gdp.txt”提供了训练和测试数据，“www.pudn.com.txt”可能提供了额外的代码或资料。这样的工作对于理解和研究经济趋势、制定政策具有重要意义。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

gdp.rar （2个子文件）

gdp.txt 4KB

www.pudn.com.txt 218B

%predict2.m，人均纯收入BP网络预测. %问题：用BP网络预测人均纯收入. %分析：12期数据样本分成两组，每组10个，分别做为训练集（1996年开始） %隐含层神经元数目采用试差法确定，经试验，隐含层神经数目为10，即BP网 %用1996年开始的10个训练集训练网络，经1998年开始的10个测试集测试。 close all clc; clear; %按年份排列的原始人均纯收入数据 t0=[5.46 5.52 5.56 5 5.5 6.03 6.04 5.92 5.8 6.38 7.02 6.74] %绘制人均纯收入随年份的变化曲线 year=1996:2007; plot(year,t0,'b+') hold on plot(year,t0,'b') pause %p、t、testp、testt为处理后的数据，处理程序为chuli.m。 p=[ 0.2658 0.2706 0.2686 0.2707 0.2745 0.2711 0.2656 0.2719 0.2692 0.3138 0.3018 0.2887 0.2906 0.2981 0.3462 0.4606 0.4118 0.3831 0.3281 0.6412 0.2699 0.2699 0.2699 0.2699 0.2698 0.2717 0.2702 0.2699 0.2699 0.2711 0.2697 0.2697 0.2703 0.2666 0.2706 0.2747 0.2677 0.2693 0.2697 0.2683 0.2698 0.2700 0.2700 0.2700 0.2699 0.2699 0.2700 0.2699 0.2700 0.2699]; t=[ 0.6112 0.6150 0.6175 0.5825 0.6137 0.6469 0.6475 0.6400 0.6325 0.6687]; testp=[ 0.2686 0.2707 0.2745 0.2711 0.2656 0.2719 0.2692 0.3138 0.3534 0.2000 0.2906 0.2981 0.3462 0.4606 0.4118 0.3831 0.3281 0.6412 0.8662 0.9000 0.2699 0.2699 0.2698 0.2717 0.2702 0.2699 0.2699 0.2711 0.2708 0.2743 0.2703 0.2666 0.2706 0.2747 0.2677 0.2693 0.2697 0.2683 0.2697 0.2702 0.2700 0.2700 0.2699 0.2699 0.2700 0.2699 0.2700 0.2699 0.2699 0.2699]; testt=[0.6175 0.5825 0.6137 0.6469 0.6475 0.6400 0.6325 0.6687 0.7087 0.6912] %建立BP网络，可以设计为一个隐含层的BP网络，隐层神经元数为9 net=newff(minmax(p),[5 1],{'logsig','logsig'},'traingdm'); %设置训练参数 net.trainParam.show=50; net.trainParam.lr=0.6;%学习率 net.trainParam.epochs=10000;%最大训练次数 net.trainParam.goal=1e-6;%目标误差 %训练网络 net=train(net,p,t); %仿真 y=sim(net,testp);%将1998起的10组测试数据输入网络进行测试 E=testt-y;%计算测试集网络输出和目标的误差 mse=MSE(E)%计算均方误差 %预测2003年人均纯收入 p03=[0.2719;0.3831;0.2699;0.2693;0.2699];%取预测数据 y03=sim(net,p03)%用sim仿真，计算2003年人均纯收入（规一化值） y2003=min(t0)+(y03-0.2)*(max(t0)-min(t0))/0.6;%求出人均纯收入实际值 E03=y2003-5.92%计算误差 %预测2004年人均纯收入 p04=[0.2692;0.3281;0.2699;0.2697;0.2700]; y04=sim(net,p04) y2004=min(t0)+(y04-0.2)*(max(t0)-min(t0))/0.6; E04=y2004-5.8 %预测2005年人均纯收入 p05=[0.3138;0.6412;0.2711;0.2683;0.2699]; y05=sim(net,p05) y2005=min(t0)+(y05-0.2)*(max(t0)-min(t0))/0.6; E05=y2005-6.38 %预测2006年人均纯收入 p06=[0.3534;0.8662;0.2708;0.2697;0.2699]; y06=sim(net,p06) y2006=min(t0)+(y06-0.2)*(max(t0)-min(t0))/0.6; E06=y2006-7.02 %预测2006年人均纯收入 p07=[0.2000;0.9000;0.2743;0.2702;0.2699]; y07=sim(net,p07) y2007=min(t0)+(y07-0.2)*(max(t0)-min(t0))/0.6; E07=y2007-6.74 %预测2008年人均纯收入 p08=[0.9000;0.9000;0.9000;0.2000;0.9000]; y08=sim(net,p08) y2008=min(t0)+(y08-0.2)*(max(t0)-min(t0))/0.6; t2=[t0 y2008];%将2008年数据加入原始数据p0中 %year=[year 2008];%将2008年加入年份中 figure plot(year,t0,'g-') hold on plot(year,t0,'g+') hold on plot(2003,y2003,'ro')%用红色0绘制2003年预测的数据点。 plot(2004,y2004,'ro') plot(2005,y2005,'ro') plot(2006,y2006,'ro') plot(2007,y2007,'ro') plot(2008,y2008,'ro') year=[year 2008]; plot(year,t2,'g-') %pause disp('2008年人均纯收入预测值为:'),y2008 disp('程序运行结束');