遗传算法优化的BP神经网络经济预测模型

"基于GA-BP的经济指标滚动递推预测模型 (2005年)" 本文探讨了如何改进传统的BP神经网络模型以提高其在经济预测中的效能。作者罗方芳和陈国龙提出了一种结合遗传算法（GA）的BP神经网络模型，即GA-BP模型，用于经济指标的滚动递推预测。他们注意到BP神经网络虽然能够实现非线性映射，但在训练过程中可能存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。 遗传算法是一种受生物进化理论启发的优化方法，能够全局搜索解决方案空间，从而可能找到更优的权值配置。在经济预测的背景下，由于存在许多不确定性因素，遗传算法的全局优化特性特别适用。通过将遗传算法应用于BP神经网络的权重训练，可以有效地避免局部最优，提高预测的准确性。 在具体应用中，作者构建了一个互推递进的遗传神经网络模型，以宏观经济指标的内在联系为基础，对2005年至2010年的5年期贷款利率进行了预测。这一模型的创新之处在于它不仅考虑了历史数据，还采用了滚动递推的方式，即每次预测后更新模型，纳入新的观测数据，以适应经济环境的变化。 模型的构建过程包括以下几个步骤： 1. 数据预处理：收集经济指标的历史数据，对其进行清洗和标准化。 2. 网络结构设计：设定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。 3. 初始化权值：随机分配神经网络的初始连接权值。 4. 遗传算法训练：通过遗传算法优化神经网络的权值，寻找全局最优解。 5. 滚动递推预测：利用优化后的网络对下一个时间步的经济指标进行预测，然后将预测结果加入到训练数据中，再次进行预测。 6. 结果评估：通过比较实际值与预测值的误差来评估模型的性能。 这种GA-BP模型的实用性在实例测试中得到了验证，证明了它在经济预测中的可行性。这种方法为解决复杂经济系统的预测问题提供了一种新的工具，特别是在处理非线性关系和应对不确定性方面具有优势。 总结来说，这篇论文提出的GA-BP模型结合了遗传算法的全局优化能力和BP神经网络的非线性建模能力，为经济预测提供了一种有效的手段，尤其适用于处理经济指标的滚动递推预测问题。这种方法的推广和应用有助于提升经济预测的准确性和可靠性，对于政策制定者和市场参与者来说具有重要的参考价值。