对现实中经济数据的预测一直是预测的难点,利用BP神经网络预测模型结合传统的预测方法构造一种加权组合模型。对影响工业经济的主要指标数据进行模拟训练与学习,并借助当年的国家发布的经济预测指标辅助加以修复。实例结果表明这种预测方法可以很大的提高预测的精度,可以更好的把握经济发展趋势,对宏观调控的智能决策提供理论和数字支撑。
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