【摘 要】
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区域GDP的发展趋势是高速公路规划和建设的重要参考依据.基于浙江省1978—2019年的GDP数据,分析数据特性,构建预测模型,掌握发展规律.首先,将GDP数据转化为时间序列,建立ARIMA(2,2,0)模型;其次,将GDP数据以滑动窗口的方式生成输入矩阵,建立BP神经网络模型;最后,利用ARIM A分析GDP时序的线性部分,利用BP神经网络分析GDP时序的非线性部分,建立组合模型.通过计算相对误差比较模型的预测效果,3个模型的平均相对误差分别为6.30％、13.10％、6.08％.结果表明,组合模型的平
【机 构】
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浙江沪杭甬高速公路股份有限公司,杭州310020;浙江数智交院科技股份有限公司,杭州310030
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区域GDP的发展趋势是高速公路规划和建设的重要参考依据.基于浙江省1978—2019年的GDP数据,分析数据特性,构建预测模型,掌握发展规律.首先,将GDP数据转化为时间序列,建立ARIMA(2,2,0)模型;其次,将GDP数据以滑动窗口的方式生成输入矩阵,建立BP神经网络模型;最后,利用ARIM A分析GDP时序的线性部分,利用BP神经网络分析GDP时序的非线性部分,建立组合模型.通过计算相对误差比较模型的预测效果,3个模型的平均相对误差分别为6.30％、13.10％、6.08％.结果表明,组合模型的平均相对误差最小,预测效果最好.
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