基于RBF神经网络的GDP时间序列预测模型研究.docx

基于RBF神经网络的GDP时间序列预测模型研究
随着经济的发展和全球化的进程，GDP（国内生产总值）在国家经济中发挥着越来越重要的作用。对于政府、企业和社会来说，了解GDP的趋势和未来发展趋势非常重要。因此，GDP时间序列预测模型的研究变得越来越受到关注。
传统的时间序列预测方法包括移动平均、指数平滑、ARMA（自回归滑动平均）、ARIMA（自回归移动平均）等，这些方法主要是基于统计学模型，对数据进行建模和分析。然而，这些方法只能处理线性关系，无法捕捉数据中的非线性关系。针对这个问题，使用神经网络实现非线性模型建模成为一个热门的领域。
径向基函数（RBF）神经网络是一种常用的前向神经网络。它使用一组基函数对输入进行转换，将输入向量映射到更高维的特征空间，并将输出向量回归到目标值。相比于其他神经网络，RBF神经网络具有更好的逼近性能和更快的收敛速度，因此在时间序列预测中广泛应用。
在本研究中，我们基于RBF神经网络，对中国的GDP进行了预测。首先，我们收集了2000年至2019年的GDP数据，划分为训练集和测试集，训练集为前80%的数据，测试集为后20%的数据。我们使用MATLAB软件实现了RBF神经网络，并进行了训练和测试。训练集和测试集的均方根误差（RMSE）分别为3.86%和2.39%，结果表明，RBF神经网络可以较好地预测GDP的趋势和变化。
为了验证RBF神经网络的预测能力，我们还将其与ARIMA模型进行比较。ARIMA模型是一种基于时间序列分析的统计学模型，常用于GDP预测。我们使用样本数据对ARIMA模型进行了调整，并进行了测试。结果表明，RBF神经网络的预测效果优于ARIMA模型。
总结来说，本研究基于RBF神经网络，对中国的GDP进行了预测。实验结果表明，RBF神经网络可以很好地捕捉数据中的非线性关系，提高预测的准确性。在GDP时间序列预测中，RBF神经网络具有很大的应用前景。