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经济增长是一个多变量因素影响，具有复杂的非解析函数关系的系统。本文将人工神经网络用于经济增长的建模与预测之中，采用滚动优化技术把样本数据按时间序列化，使网络在训练过程中不断学习新的信息，提高网络的预测精度。经对河南省经济增长的模拟与预测，验证了该方法的可行性。
基于神经网络的河南省经济增长模型
【摘 要】
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经济增长是一个多变量因素影响，具有复杂的非解析函数关系的系统。本文将人工神经网络用于经济增长的建模与预测之中，采用滚动优化技术把样本数据按时间序列化，使网络在训练过程
【机 构】
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河南科技大学电子信息工程学院
【出 处】
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河南科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2006年6期
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