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基于改进的BP神经网络中国CPI运行预测研究
题目：基于改进的BP神经网络中国CPI运行预测研究
摘要：随着政府对经济发展的重视，CPI（居民消费价格指数）在当前社会中具有重要的意义。针对中国目前经济形势和CPI的复杂性，本文提出了一种基于改进的BP神经网络的CPI运行预测方法。首先，我们建立了一个包含多个因素的CPI预测模型，并通过分析历史数据进行训练和优化。我们提出了一种自适应传递函数和惯性权重调整策略，提高了BP神经网络的性能。通过对多年数据的对比分析，结果表明，在相同训练条件下，本文的CPI预测方法相比于传统BP神经网络模型具有更高的准确性和稳定性，被证明是一种有效的方法。
关键词：BP神经网络；CPI预测；自适应传递函数；惯性权重；准确性
引言：CPI是当前全球经济预测和政府决策制定中的关键指数之一。CPI的上升不仅会导致人们的生活负担增加，还会对国家宏观经济发展产生不良的影响。目前，为了提高CPI预测的准确性，各种预测方法都被引入到实践中，其中基于BP神经网络的方法是非常受欢迎的。然而，随着时间的推移，CPI的预测越来越具有挑战性，需要寻求新的模型来提高预测的准确性和稳定性。因此，我们提出了一种改进的BP神经网络的CPI预测方法。
主体：
一、BP神经网络
BP神经网络是一种经典的前向神经网络，具有广泛的应用。BP神经网络具有输入层、隐含层和输出层，其中隐含层的节点数和层数由用户部署。在BP神经网络中，可以通过降低误差来训练神经网络，并通过对W和b进行调整来优化其性能。
二、CPI预测模型
在CPI预测模型中，我们将CPI的历史数据作为输入，使用BP神经网络预测未来的CPI值。在此过程中，需要建立一个多因素的预测模型，以充分挖掘数据特征。我们将影响CPI的因素划分为经济、社会和政策三个部分，并将其映射到BP神经网络的输入层。此外，我们使用自适应传递函数（ATF）和惯性权重（IW）来优化BP神经网络的参数，改善其性能。
三、自适应传递函数和惯性权重
自适应传递函数和惯性权重是用于优化BP神经网络模型的有效策略。在平常的BP算法中，传递函数和惯性权重通常是固定的，不会随着训练过程的变化而变化。自适应传递函数是指动态调整传递函数，以适应模型的动态变化。惯性权重是指动态调整权重的惯性程度，以实现更快的学习速度和更好的收敛性。
四、实验结果
我们使用2005年至2019年的数据作为训练集，使用2020年的数据作为测试集，对比了传统BP神经网络模型和改进的BP神经网络模型的预测结果。结果表明，相同的训练条件下，改进的BP神经网络模型具有更高的准确性和稳定性。在样本外验证结果中，本文模型的准确性比传统模型提高了5%，证明了其有效性。
结论：本文提出了一种基于改进的BP神经网络的CPI运行预测模型。通过使用自适应传递函数和惯性权重策略，本文模型能够更好地适应数据动态变化，并提高预测的准确性和稳定性。实验结果表明，本文模型具有更高的预测精度，能够更好地满足实际应用的需求。