张自敏;樊艳英;陈冠萍;

• 1:贺州学院教育技术中心
• 2:贺州学院计算机科学与信息工程学院

摘要(Abstract)：

讨论了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的BP神经网络及其GDP预测的应用。LM算法利用误差函数二阶导数信息,对高斯-牛顿法的优化,相对传统的负梯度法而言,其收敛速度更快。最后以贺州市GDP为例,就预测的效率和精确度来说,LM-BP网络预测GDP的速度和精度明显优于标准的BP算法网络。

关键词(KeyWords)： BP神经网络;LM算法;预测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 贺州学院自然科学研究资助项目(2011ZRKY02);; 广西高校科学技术研究项目(2013LX143)

作者(Author): 张自敏;樊艳英;陈冠萍;

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DOI:

参考文献(References)：

• [1]华鹏,赵学民.AR/MA模型在广东省GDP预测中的应用[J].统计与决策,2010(12):166-167.
• [2]王龙兵,陈希镇,王利.基于ARIMA模型的我国GDP短期预测[J].科学技术与工程,2012,12(8):1981-1985.
• [3]李志强,张丽,陈茂周.山东省国民生产总值预测的灰色模型[J].山东农业大学学报(自然科学版),2008,39(2):263-266.
• [4]戴羽,王媛媛,王伦夫.基于灰色GM(1,1)模型的安徽省GDP总量预测[J].重庆工学院学报(自然科学版),2008,22(2):74-77.
• [5]张自敏,樊艳英,陈冠萍.改进的BP神经网络在地方GDP预测中的应用[J].计算机科学,2012,39(11A):108-110.
• [6]王建梅,覃文忠.基于L-M算法的BP神经网络分类器[J]斌汉大学学报(信息科学版),2005,30(10):928-931.
• [7]倪勤.最优化方法与程序设计[M].北京:科学出版社,2009:78-84.