应用神经网络进行经济预测方法的改进
神经网络与机器学习在金融市场预测中的应用
神经网络与机器学习在金融市场预测中的应用随着科技的飞速发展，人工智能、大数据等新兴技术在金融领域的应用越来越广泛。
其中，神经网络和机器学习两个概念备受关注，被看作是未来金融市场预测的重要工具之一。
本文将从神经网络和机器学习两个方面，探讨其在金融市场预测中的应用。
一、神经网络在金融市场预测中的应用神经网络，顾名思义，它的工作原理类似于人类神经系统，通过大量数据的训练，模拟人类大脑的神经网络，实现信息的自动化处理和识别。
在金融市场预测中，神经网络广泛应用于时间序列预测、交易规则发现、风险识别等领域。
下面我们将从金融时间序列预测和交易规则发现两个方面，具体讲解神经网络的应用。
（一）金融时间序列预测金融市场的价格，是由供需关系和其他宏观经济因素共同决定的。
金融领域大量时间序列数据的储存和处理，成为了市场参与者必须面对的挑战之一。
而神经网络技术的应用使时间序列的预测更加准确。
神经网络可以通过输入历史时间序列数据，结合当前市场环境，学习和分析数据间的复杂关系，以此预测出未来一段时间的市场价格走势。
相较于传统的统计预测模型，神经网络模型具有更好的预测精度和效率。
（二）交易规则发现在金融交易市场中，交易策略和规则的制定是一项复杂而又困难的任务。
神经网络技术可以通过建立一个交易预测模型，发现数据之间的复杂非线性关系。
然后，结合专业人员对市场的理解与经验，逐步优化和完善交易规则，实现更加精准的交易。
二、机器学习在金融市场预测中的应用机器学习，是一种强化学习的新型模式，它通过对数据、环境以及激励信号等元素的不断学习，使系统不断地适应和优化。
在金融市场预测中，机器学习的应用不断拓展，包括随机森林、决策树、支持向量机等模型，下面我们将从随机森林和深度学习两个方面，探讨机器学习的应用。
（一）随机森林随机森林是一种基于决策树的模型，这种方法可以有效地降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。
在金融市场预测中，随机森林通过不断对多个决策树的评估，以达到更好地预测效果。
神经网络在股票市场预测中的应用
神经网络在股票市场预测中的应用2021年初，全球疫情影响下的经济形势异常复杂，导致股票市场行情一波三折。
对于投资者来说，如何进行科学合理的股市预测显得尤为重要。
近年来，由人工智能技术驱动的神经网络技术在各领域取得了长足进展，股票市场预测领域自然也不例外。
本文将从理论基础、应用案例、局限性等方面为您介绍神经网络在股票市场预测中的应用。
一、理论基础神经网络是一种基于生物学神经网络，利用计算机模拟人脑工作方式的技术。
它可以通过对数据的学习和训练，建立数据与结果之间的映射模型，从而实现对未知数据的分类和预测能力。
在股票市场预测中，神经网络可通过对大量历史数据的学习，建立股票价格与市场因素（政策、经济指标等）之间的关系，从而对未来市场走势进行预测。
二、应用案例神经网络在股票市场预测中的应用已经有了不少成功案例。
例如，金融机构利用神经网络对美国股票市场进行预测，根据历史交易数据和新闻报道等信息，预测未来市场走势，提供投资策略。
此外，某些人工智能公司也通过自研算法，搭建AI交易系统，通过神经网络对股票市场进行预测，实现了稳定的高收益。
三、局限性然而，神经网络在股票市场预测中并非完美无缺，也存在一些局限性。
首先，神经网络需要大量数据进行训练，若数据量不足或数据拟合不够精确，很容易导致预测偏差。
其次，虽然神经网络具备自主学习能力，但是若网络结构设计不合理或训练方式不当，也会导致失效。
最后，股票市场受多种因素影响，如政策、波动性、信息发布等，还有大量无法精确定量的因素影响市场走势，这些都是神经网络预测的难点。
四、结语总的来说，神经网络技术在股票市场预测中具备重要价值，但是对于从业者来说，如何科学合理地利用神经网络进行预测仍需考量。
因此，不仅需要深入理解其理论基础，更需要结合实际场景进行灵活运用，并注意其局限性，不盲目追求数据拟合度，保持数据模型的透明度和可解释性，才能做到真正科学合理地利用神经网络进行股市预测。
改进BP神经网络在经济预测中的应用
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维普资讯
郇红艳 ， 郇洪江 ： 改进 Ｂ Ｐ神经网络在经济预测中的应用
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关键词 ： 神经 网络 ； Ｐ算法 ； Ｂ 搜索较优步长 ； 经济预测 中图分 类号 ：２ ４ ９ Ｆ ２ ． 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ７ １ ６２ ０ ） １ ０ ８ ５ １０ —３ １ （０ ８０ —０ ５ —０
一
、
引 言
传统 Ｂ Ｐ算法 和 新 算 法 的计 算 机 仿 真 结 果 表 明 ， 新 算 法对 步长选 择 的依 赖性小 于传 统 Ｂ Ｐ算 法 。
【 统计应用研究】
改进 Ｂ Ｐ神经网络在经济 预测 中的应用
郇红 艳 郇 洪 江２ ， ．
２００） １０ ９ （． Ｉ １阜 ａ师范学 院 经济与商业学院 ， 安徽 阜 Ｉ ２ ６ ４ ；． ａ ３ ０ １２ 南京工业大学 信息科学与工程学院 ， 江苏 南京
摘要： 针对传统 Ｂ Ｐ学习算法收敛 速度慢 、 对步长依 赖明显等 缺点 ， 出一种 利用搜 索较 优步长 的 Ｂ 提 Ｐ算 法 。其在 网络训练 中， 能够在每 次迭代 中搜索 出一个相对合 理的步长 ， 而使步长 的选择对学习速度 的影 响 从 大大降低 。对经济预测仿真结果表明 ， 新算法对步长选择的依赖性小于传统 Ｂ Ｐ算法 。
接权 值 。 （ ） Ｐ网络 学 习算法 二 Ｂ
在 网络训练 中 ， 能够 在 每 次 迭 代 中搜 索 出一 个 相 对 合理 的步长 ， 而使 初 始 步 长 的选 择 对 学 习速 度 的 从
基于人工神经网络的能耗预测与优化设计
基于人工神经网络的能耗预测与优化设计近年来，随着自然资源的日益枯竭以及环境问题的日益突出，能源节约和环境保护已经成为了全球关注的热点问题。
在这种情况下，智能化的能源管理成为了必由之路。
而能耗预测与优化设计则作为智能化能源管理的重要组成部分，越来越受到人们的青睐。
其中，基于人工神经网络的能耗预测与优化设计，更是备受瞩目。
一、基于人工神经网络的能耗预测1、人工神经网络的基本原理人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），是模拟人类神经细胞系统的难度，主要由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多层。
ANN具有存储、处理和学习信息的能力，其工作方式和人类大脑非常相似。
2、基于ANN的能耗预测基于ANN的能耗预测主要基于历史数据进行预测，主要思路是首先通过历史数据建立训练集和测试集，然后通过ANN模型进行训练和预测。
在建立训练集和测试集过程中，需要考虑对数据进行清洗和预处理，以及确定ANN的结构和参数等。
此外，ANN模型的预测精度也与训练集和测试集的大小和质量有关。
因此，在能耗预测中，需要注意优化数据处理和模型训练的质量和效率，以提高模型的预测精度。
二、基于人工神经网络的能源优化设计1、能源优化设计的基本原理能源优化设计主要是通过优化设计和控制方式，减少系统能量消耗，以提高系统的能效性。
在能源优化设计中，需要综合考虑能源效率、经济性和环境性等因素。
2、基于ANN的能源优化设计在能源优化设计中，ANN被广泛应用于系统建模和优化控制等方面。
主要思路是首先通过ANN模型对系统进行建模和仿真，然后采用优化算法对系统进行优化设计。
在ANN模型的建模过程中，需要考虑系统的复杂性和非线性等因素，以提高建模的精度和适用范围。
在优化算法的选择和实现过程中，需要考虑算法的精度、效率和鲁棒性等因素，以提高算法的优化效果和实际应用价值。
三、基于人工神经网络的能耗预测与优化设计的应用实例1、工业能耗数据预测某工业企业通过历史能耗数据分析，利用ANN模型对未来一周的工业能耗进行预测，以便调整相应的生产计划和能源消费策略。
论基于人工神经网络的金融风险预警模型
论基于人工神经网络的金融风险预警模型人工智能（AI）的应用正以前所未有的速度影响着我们的生活和经济。
在金融领域中，AI算法在风险评估和预警方面展现了不可忽视的优势。
尤其是基于人工神经网络的金融风险预警算法在近年来发展得如火如荼。
本文将简述神经网络的基本原理，以及如何将人工神经网络应用于金融风险预警模型的开发过程。
1. 神经网络简介神经网络（Neural Network）是一种用于机器学习的算法模型，为了解决人工智能中的复杂问题而发明。
人工神经网络的设计主要来自哺乳动物大脑神经元的抽象模型，通过模拟生物脑细胞间的联结和信息传递方式，并结合数学模型和数据处理技术，实现了从输入到输出的自动转换过程。
神经元之间的信号传递可以通过学习调整其连接强度和权重，从而实现模型的计算和预测。
神经网络具有很好的自适应性，在处理大量数据的情况下，可以自动提取数据的特征，以便更好地解决问题。
人工神经网络可以分成三个部分：输入层，隐层和输出层。
输入层接受数据的输入，隐层包含处理层，输出层产生结果。
神经网络的种类非常广泛，从简单的感知器（Perceptron）到递归神经网络（Recurrent Neural Network）等很多种不同的模型都在使用中。
2. 金融风险预警模型金融风险是指面临金融损失的概率和幅度，包括货币风险、利率风险、信用风险、市场风险等不同的风险类型。
金融风险处理是金融机构必须要面对的问题。
正确地预测和控制金融风险是银行、保险公司和投资公司等金融机构面临的最大问题之一。
目前，传统金融模型的风险预警往往基于统计模型，缺乏对复杂数据的处理能力，预测准确率也不够高。
人工神经网络的出现改变了这一局面，其在处理非线性数据方面表现优越。
神经网络有市场预测、投资组合分析、交易决策等各种应用，最受欢迎的应用之一是金融风险预警。
金融风险预警模型通常由多个子模型组成，这些子模型可以是计量经济模型，可以是贝叶斯模型，也可以是人工神经网络模型等。
基于神经网络的经济预测分析
现 环境特 征和 规律性 ． 有更 近似人 脑 的功能 。 具 《 中共 中央 关于 经 济体 制改 革 的决 定》 出 ： 改革 计 划方 指 “ 法， 充分 重视 经济信 息和 预测 ， 提高 计划 的科学 性 。” 这充 分肯
定 了宏 观 经 济 预 测 对 掌 握 经 济 发 展 趋 势 ， 强 政 府 宏 观 调 控 的 加 指 导作 用 。
神经 网络具 有 良好 的学 习 和泛化 能力 ， 近年 来成 为研究 的 热点。 神经 网络 的研究 内容 相 当广 泛 。 生理 学 、 从 心理学 、 剖 解
学 、 科 学 、 理 学等 生 物科 学方 面研 究 神经 细胞 、 经 网络 、 脑 病 神 神 经 系 统 的 生 物 原 型 结 构 及 其 功 能 机 理 ， 立 理 论 模 型 。 根 据 建 生 物 原 型 的研 究 ， 立 神 经 元 、 经 网 络 的 理 论 模 型 。 中 包 括 建 神 其 概 念 模 型 、 识 模 型 、 理 化 学 模 型 、 学 模 型 等 。 网 络 模 型 与 知 物 数 算 法 研 究 是 在 理 论 模 型 研 究 的 基 础 上 构 成 具 体 的 神 经 网 络 模
第９ 第６ 卷 期 ２ １ 年 ６月 ００
软 件 导 刊
Ｓｏ ｔ ｒ ｉ ｆｗａ ｅＧｕｄｅ
Ｖｏ． ． １ ＮＯ６ ９ Ｊｎ ２ ０ ｕ ． ０１
基 于 神 经 网络 的经 济预 测 分 析
裴 石 磊
（ 江财经 学院 计 算机科 学与技 术 ， 江 杭 州 ３０ １） 浙 浙 １０ ２
运算， 而是 能够 自身适应 环 境 、 结规 律 、 成某 种 运算 、 别 总 完 识
或 过 程 控 制 。 人 工 神 经 网 络 应 用 系 统 在 网 络 模 型 与 算 法 研 究 的 基 础 上 ， 用 人 工 神 经 网络 组 成 实 际 的 应 用 系 统 。 利
利用神经网络分析金融市场波动
利用神经网络分析金融市场波动一、引言金融市场一直是一个复杂多变的领域。
价格波动的难以预测性导致投资者面临着严重的风险。
传统的金融市场分析技术已经无法满足当前市场的需求，因此，利用神经网络来分析金融市场越来越受到关注。
本文将从神经网络与金融市场的关系出发，结合神经网络的基本原理，探讨神经网络分析金融市场波动的技术方案。
二、神经网络与金融市场神经网络是一种信息处理的模型，它模仿人类的神经系统，可以用来识别复杂模式和关系。
金融市场是一个充满着复杂数据以及未知风险的领域，因此神经网络可以通过学习金融市场的历史数据，自动地分析金融市场的未来趋势。
基于这种特性，神经网络分析金融市场的方法越来越受到关注。
三、神经网络基本原理神经网络由多个相互连接的神经元组成。
每个神经元可以接收多个输入信号，然后通过使用加权和公式，计算出一个输出信号。
在神经网络训练时，通过调整权重来优化输出结果，从而实现约束条件的满足。
神经网络分为监督式和无监督式两种，监督式神经网络可以通过对历史数据进行训练，从而优化网络输出结果，从而进行价值预测。
无监督式神经网络可以通过寻找数据中的模式和关系，发现数据中隐藏的有用信息。
在分析金融市场波动时，我们主要应用的是监督式神经网络。
四、神经网络与金融市场波动分析利用神经网络分析金融市场波动，通常需要以下三个步骤：1. 数据准备：通过获取金融市场历史数据来构建训练集，例如收盘价、成交量、股票指数等数据。
然后，我们将历史数据分为训练集和测试集，其中训练集用于神经网络的训练，测试集进行模型评估。
2. 神经网络建模：在数据准备完成后，我们需要建立一个神经网络模型来预测未来金融市场价格。
在模型建立时，我们通常需要确定以下几个参数：神经网络结构（输入层数、中间层数、输出层数）、神经元激活函数、误差函数、训练算法等。
3. 模型评估：在建立好神经网络模型后，我们需要对模型进行评估，通常分为四个步骤：模型训练、误差计算、模型测试、模型验证。
基于LSTM神经网络的股票价格预测
基于LSTM神经网络的股票价格预测基于LSTM神经网络的股票价格预测随着大数据和人工智能技术的快速发展，许多金融领域开始尝试将这些技术应用于股票市场的预测中，以提供更准确的股票价格预测。
其中，基于LSTM（Long Short Term Memory）神经网络的股票价格预测成为研究的热点之一。
LSTM神经网络具有长短期记忆的能力，能够更好地捕获时间序列数据中的长期依赖关系，从而在股票价格预测中表现出色。
一、LSTM神经网络原理LSTM神经网络是一种递归神经网络（RNN）的变种，用于处理和预测时间序列数据。
与传统的前馈神经网络不同，LSTM 网络具有内存单元，可以记住和利用输入序列中的时间相关信息。
这使得LSTM在处理股票价格预测问题时具有更大的优势。
LSTM网络由多个记忆单元组成，每个记忆单元都有输入门、遗忘门和输出门。
输入门负责确定哪些信息需要被记忆，遗忘门负责决定哪些信息需要被遗忘，输出门负责决定哪些信息需要被输出。
通过调整这些门的权重，LSTM网络能够自动学习输入序列中的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。
二、数据收集和预处理在进行股票价格预测之前，首先需要收集历史股票价格数据。
这些数据可以从金融网站、交易所等渠道获取。
通常情况下，需要包括开盘价、最高价、最低价、收盘价等数据。
在收集到数据后，需要进行数据预处理。
这包括数据清洗、数据归一化和数据划分三个步骤。
数据清洗主要是去除异常值和缺失值，以保证后续模型的准确性。
数据归一化则是将不同尺度的数据转化为相同范围内的数值，以提高模型的稳定性和收敛速度。
数据划分是将整个数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和验证。
三、特征提取和模型构建在进行股票价格预测时，一般会选择一些与股票价格相关的特征作为输入。
常见的特征包括技术指标（如移动平均线、相对强弱指标等）、历史价格、交易量等。
这些特征可以通过数学公式或专业软件计算得到。
特征提取后，可以开始构建LSTM神经网络模型。
基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究
基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究一、概述随着全球经济的不断发展，GDP（国内生产总值）时间序列预测成为经济学、金融学等领域的研究热点。
准确的GDP预测对于政策制定、投资决策、市场预测等方面具有重要意义。
GDP时间序列受到多种因素的影响，如政策调整、市场需求、自然灾害等，呈现出高度的非线性和不确定性。
单一的预测方法往往难以准确捕捉GDP时间序列的复杂特征。
近年来，随着人工智能技术的发展，神经网络在时间序列预测领域展现出强大的潜力。
神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式，能够自适应地学习数据的内在规律，从而实现复杂非线性系统的建模和预测。
另一方面，ARIMA（自回归移动平均模型）作为一种经典的统计预测方法，在时间序列分析中具有广泛的应用。
ARIMA模型通过拟合数据的自回归和移动平均过程，能够捕捉时间序列的线性特征。
为了克服单一预测方法的局限性，提高GDP时间序列预测的准确性，本文提出了一种基于ARIMA与神经网络集成的预测方法。
该方法将ARIMA模型和神经网络相结合，充分利用两者的优势，以实现对GDP时间序列的准确预测。
具体而言，首先利用ARIMA模型对GDP时间序列进行线性拟合，提取出线性特征将ARIMA模型的残差作为神经网络的输入，利用神经网络学习非线性特征。
通过集成ARIMA模型和神经网络的预测结果，可以综合利用线性和非线性信息，提高预测精度。
本文将对基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测方法进行详细的研究和探讨。
介绍ARIMA模型和神经网络的基本原理和优缺点阐述基于ARIMA与神经网络集成的预测方法的构建过程通过实验验证该方法的预测性能，并与其他常见的预测方法进行比较分析。
本文的研究旨在为GDP时间序列预测提供一种新的思路和方法，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
_______时间序列预测的重要性时间序列预测，特别是GDP时间序列预测，在现代经济分析和政策制定中占据着至关重要的地位。
神经网络算法在财务分析中的运用
神经网络算法在财务分析中的运用随着社会经济的发展，财务分析在企业运营过程中变得越来越重要。
截至目前，人们对财务分析方法进行了多次研究，如财务比率分析、股票评估分析等。
然而，神经网络算法的应用在财务分析方面近年来也越来越受到重视，其有着很大的发展前景和应用前景，该算法具有较高的精确度，可以大大简化财务分析的流程，节省宝贵的时间和资源，因此，本文将深入探讨神经网络算法在财务分析中的运用。
一、神经网络算法简介神经网络是一种类似于人脑的学习机器，它是一种模拟生物神经网络的计算模型。
神经网络模拟了生物神经元之间的联系，能够通过学习得到输入输出之间的关系，并对未知数据进行预测和分类。
这种算法不需要人为的设置一些规则，而是通过“学习”来识别输入和输出之间的关系，通过神经元之间的连接来处理信息，并可以自我适应。
这使得它在财务分析方面也具有广泛的应用前景。
二、神经网络算法在财务分析中的应用神经网络算法在财务分析中的应用有很多，主要是通过神经网络算法将财务数据进行建模，对财务信息进行挖掘和分析，提高了财务分析的效率和准确度。
1. 财务预测神经网络算法可以用来进行企业的财务预测，根据历史财务数据进行建模和预测未来可能出现的财务数据。
神经网络算法将历史财务数据输入模型中进行学习，通过学习过程，找到财务数据中的规律和特征，构建出预测模型。
在未来的财务数据输入模型时，模型将预测出未来营收、净利润、资产负债率等数据。
这种方法可以帮助企业更好地预测未来，制定合理的财务计划和战略。
2. 偏差分析偏差分析是比较历史预测值与实际发生值之间的差异，并对这些差异进行分析和解释。
传统的偏差分析方法主要是依据财务指标数据，本方法依赖于对企业过去行业、市场及经济环境的认识。
但是，这种传统方法的局限性很大，其依赖于分析人员所做的假设和主观判断。
使用神经网络算法可以将这种方法的准确度提高到另一个层次。
可以通过对多种指标进行分析，找出影响企业的重要因素，从而使分析结果更加精准，缩小误差，提出合理的对策建议。
基于免疫粒子群优化神经网络的经济预测算法研究
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｇ ａ ｉ ｎ ｓ ｔ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｉ ｎ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｏ ｆ ａ ｔ ｒ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ａ ｌ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ， ｗｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ａ ｎ
ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖｅ ｄ ｉ ｍｍｕ ｎ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｍ ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏｒ ｎｅ ｕｒ ａ ｌ ｎｅ ｗ ｏ ｔ ｒ ｋｓ ａ ｔｅ ｆ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙｚ ｉ ｎｇ ｔ ｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｃ ｒ ｏ— ｅ ｃ ｏｎ ｏ ｍｉ ｃ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ
一
、
引 言
之间具有高度非线性 、强耦合性 、时变
性 和 时 滞性 等 特 性 ，这 给 经 济 系统 的建 模 和 预测 工 作 带 来 了很 大 的 困难 。 人工 神 经 网络 （ Ａ ｔ ｒ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ａ ｌ Ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ
Ｎ ｅ ｗｏ ｔ ｒ ｋ ，Ａ Ｎ Ｎ ）模 拟 人 的 大 脑 活 动 ，
能 得 到理 想 的数 据 输 。 另一 方 面 ，南
度， 使预 测 误 差从 原 来Ｂ Ｐ 神 经 元 网络 的 １ ５ ％下 降到 改进 后 的 ５ ％ 【 关键 词】 宏观 经 济 ； 经 济预 测 ； 免 疫粒 子 群优 化 ； 人 工 神 经 网络 ［ 中 图分 类 号】 Ｆ ２ ２ ［ 文献 标 识 码】 Ａ 【 文 章编 号 】 １ ０ ０ ２ — ７ ３ ６ Ｘ （ ２ ０ １ ０ ） ０ ３ － ０ ０ ５ ９ — ０ ３
预测国家宏观经济指标的神经网络模型研究
预测国家宏观经济指标的神经网络模型研究近年来，随着人工智能技术的快速发展以及数据量的持续增长，神经网络模型已经成为了预测国家宏观经济指标的一种重要方法。
通过对历史数据的学习和分析，神经网络模型可以有效地预测未来的经济走势。
本文就介绍一下神经网络模型在预测国家宏观经济指标方面的研究现状和未来发展趋势。
一、神经网络模型简介神经网络模型是一种仿生电子学理论的模型，它由许多基本神经元组成。
每个神经元都可以接收多个输入信号，并将它们加权相加得到一个输出信号。
随着神经网络模型的学习不断深入，每个神经元的权值会被不断调整，从而提高神经网络模型的预测能力。
二、预测国家宏观经济指标的神经网络模型研究现状在预测国家宏观经济指标方面，神经网络模型已经被广泛应用。
以国内生产总值（GDP）为例，国内外学者们已经研究出了多个神经网络模型，用于预测未来的GDP走势。
其中，基于时间序列分析的GARCH神经网络模型、Wavelet神经网络模型和混合神经网络模型等，都在GDP预测方面取得了优异的表现。
此外，神经网络模型还可以预测其他国家宏观经济指标。
例如，基于神经网络模型的通胀预测可以帮助决策者在政策制定和调整方面有更为准确的依据。
同时，神经网络模型还可以预测货币供应量、贸易顺差、就业率等经济指标。
三、预测国家宏观经济指标的神经网络模型存在的问题虽然神经网络模型在预测国家宏观经济指标方面具有一定的优势，但它也存在一些问题。
首先，神经网络模型需要大量的历史数据来进行学习和拟合，缺乏长期的数据时容易出现过拟合或欠拟合的现象。
其次，神经网络模型的解释性较差，无法很好地解释预测结果的原因。
此外，在实际应用中，神经网络模型的计算量大，迭代次数多，需要占用大量计算资源。
四、未来发展趋势为了解决神经网络模型存在的问题，未来需要开展更深入的研究和发展。
其中，推动神经网络模型与其他方法的融合将是一个发展趋势。
例如，将神经网络模型与深度学习、机器学习等方法相结合，可以更准确地预测国家宏观经济指标。
利用神经网络进行模式识别和预测
利用神经网络进行模式识别和预测神经网络是一种借鉴人类神经系统工作原理设计的计算模型，它以其出色的模式识别和预测能力而备受瞩目。
在各个领域，神经网络都被广泛应用于模式识别和预测任务中。
模式识别是指根据输入数据的特征，将其归类到不同的类别中。
神经网络通过学习大量样本的特征，能够将具有相似特征的数据自动分类。
例如，在图像识别任务中，神经网络可以通过学习大量不同类别的图像样本，实现对新图像的自动分类。
这一能力对于许多领域具有重要意义，如人脸识别、医学图像分析和安全监控等。
预测是指根据过去的数据和模式，预测未来的趋势和结果。
神经网络通过学习大量历史数据的模式和规律，能够实现准确的预测。
例如，在股市预测任务中，神经网络可以通过学习股票市场的历史数据，预测未来某只股票的走势。
这种能力对于金融投资和经济决策具有重要的参考价值。
神经网络的模式识别和预测能力源于其多层、非线性的结构。
神经网络由若干个神经元组成的层级网络，每个神经元通过接收上一层神经元的输出，并通过非线性的激活函数进行计算和传递。
这样的设计使得神经网络能够处理复杂的输入数据，并学习其中的模式和规律。
在神经网络的训练过程中，需要使用大量的样本数据进行参数调整和模型优化。
通过不断迭代调整网络的权重和偏置，使得神经网络能够更好地拟合训练数据，并具有良好的泛化能力。
在模式识别任务中，训练数据的质量和数量对于神经网络的性能至关重要。
然而，神经网络也存在一些挑战和限制。
首先，神经网络的训练过程通常需要较长时间，特别是对于复杂的任务和大规模的数据集。
其次，神经网络的结构和参数需要合理的选择和调整，否则可能导致模型过拟合或欠拟合。
此外，神经网络的解释性相对较弱，难以解释其学习到的模式和决策过程。
尽管如此，神经网络仍然是一种强大的模式识别和预测工具，被广泛应用于各个领域。
随着技术的不断发展，神经网络的性能和应用领域将得到进一步拓展。
我们有理由相信，神经网络将在未来的模式识别和预测任务中发挥更加重要的作用。
基于灰色模型与人工神经网络的改进组合预测模型及其应用研究
基于灰色模型与人工神经网络的改进组合预测模型及其应用研究一、本文概述随着科技的发展和大数据时代的到来，预测模型在各个领域的应用越来越广泛。
然而，单一的预测模型往往难以应对复杂多变的数据环境，因此，组合预测模型成为了研究的热点。
本文旨在研究并改进基于灰色模型与人工神经网络的组合预测模型，以提高预测精度和适应性。
本文将详细介绍灰色模型和人工神经网络的基本原理和优缺点。
灰色模型是一种基于灰色系统理论的预测方法，适用于数据量少、信息不完全的情况，但其对非线性数据的处理能力有限。
人工神经网络则是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有强大的非线性映射能力和自学习能力，但也可能出现过拟合、陷入局部最优等问题。
在此基础上，本文将探索如何将灰色模型和人工神经网络进行有机结合，形成改进的组合预测模型。
具体的研究内容包括但不限于：模型的构建方法、参数的优化策略、模型的训练和测试流程等。
本文将通过实证研究，对所提出的改进组合预测模型进行性能评估和应用研究。
研究将涵盖多个领域的数据集，包括经济、社会、环境等，以验证模型的预测精度和稳定性。
也将对模型的应用前景进行展望，以期为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
二、灰色模型与人工神经网络的融合机制灰色模型（Grey Model，简称GM）与人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）的融合机制，主要基于两者的互补性。
灰色模型擅长处理数据量少、信息不完全的问题，它通过累加生成序列来挖掘数据的内在规律，对于短期和中期预测具有较好的效果。
而人工神经网络则以其强大的自学习、自组织和自适应能力，擅长处理复杂的非线性问题，尤其对于大量数据的长期预测具有较高的准确性。
融合灰色模型和人工神经网络，可以构建一种改进的组合预测模型。
利用灰色模型对原始数据进行预处理，提取数据的内在规律，生成预测序列。
然后，将处理后的数据作为输入，通过人工神经网络进行学习和训练，建立预测模型。
基于神经网络的金融风险预警与预测模型构建
基于神经网络的金融风险预警与预测模型构建随着金融市场的不断发展与复杂化，金融风险预警与预测是保持金融市场稳定和投资者利益保护的重要手段。
传统的金融风险预警模型往往依赖于统计方法，面对市场的非线性、时变、高维等特点，预测精度有限。
然而，随着人工智能的发展和神经网络技术的兴起，基于神经网络的金融风险预警与预测模型正在成为研究的热点。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，能够通过大量的样本数据进行训练和学习，从而发现数据背后的规律。
在金融领域，基于神经网络的风险预警与预测模型的构建可以充分挖掘数据中的非线性、非参数和非平稳特征，提高金融风险的预测准确性。
首先，构建基于神经网络的金融风险预警与预测模型需要准备大规模的金融数据。
这些数据包括股票指数、利率、汇率、宏观经济数据等。
在数据的准备阶段，需进行数据的清洗、归一化处理、特征提取等工作，确保数据质量和可用性。
然后，选择合适的神经网络模型结构。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。
不同的模型结构适用于不同的金融风险预测场景，需要根据实际情况进行选择。
接下来，进行模型训练与学习。
将已准备好的金融数据划分为训练集和测试集，通过训练集对神经网络模型进行参数优化和拟合。
在训练过程中，需要采用适当的优化算法（如反向传播算法）和损失函数（如均方误差函数）来调整模型的权重和偏置，使得模型能够更好地预测金融风险。
在模型训练完成后，需要进行模型的验证和评估。
将测试集数据输入到训练好的神经网络模型中，通过比较预测结果与实际结果的差异来评估模型的预测能力。
常用的评估指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和准确率等。
基于人工神经网络的经济预测模型
文章 编 号 ： １ ０ ０ ３ —６ １ ９ ９ （ ２ ０ １ ４ ） Ｏ １ 一Ｏ １ ３ ２ 一Ｏ ５
基 于 人 工 神 经 网 络 的 经 济 预 测 模 型
郭 庆春 ， 何 振 芳。
（ １ ． 陕 西 广播 电视 大 学 ， 陕 西 西 安 ７ １ ０ １ １ ９ ； ２ ． 中 国科 学 院 寒 区 旱 区环 境 与 工 程研 究 所 ， 甘 肃 兰 州 ７ ３ ０ ０ ０ ０ ）
基于人工神经网络的经济预测模型
第３ ３卷 第 １期
２ ０ １ ４年 ３月
计 算
技 术
与 自 动 化
Ｖｏ【 ． ３３ ， ＮＯ ．１
Ｍａ ｒ ．２ ０ １ ４
Ｃｏ ｍ ｐｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏｌ ｏ ｇｙ ａ ｎｄ Ａ ｕｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｏｎ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔｈｅ ｅ ｃ ｏｎ ｏｍ ｉ ｃ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ｍ ｏｄｅ ｌ ｓ ｏ ｆ ｎ ｅ ｕｒ ａ ｌ ｎｅ ｔ ｗｏｒ ｋｓ ｗｅ ｒ ｅ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ａ ｎｄ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｅ ｄ ｂ ｙ ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎｔ ｉ ｍ ｐｒ ｏｖ ｅ ｄ ａ ｌ ｇｏ
ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ． Ｔｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ：ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ａ １ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｉ ｎ ｇ ｏ ｏ ｄ ａ ｇ ｒ ｅ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ． Ｔｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍ
ｐｒ ｏ ｖｅ ｄ ＢＰ ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｏ ｆ ＧＤＰ ｈａ ｓ ｈｉ ｇｈ ｆ ｏｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ，ｓ ｔ ｒ ｏｎ ｇ ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎｄ ｐ ｒ ａｃ ｔ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ＢＰ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ；ｎｅ ｕｒ ａ ｌ ｎｅ ｔ ｗ ｏｒ ｋ；ｇｒ ｏ ｓ ｓ ｄ ｏｍ ｅ ｓ ｔ ｉ ｃ ｐｒ ｏｄ ｕｃ ｔ ；ｔ ｉ ｍｅ ｓ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ
应用优化神经网络预测广州GDP增长率
是模仿人类大脑智能 的仿生模型 。该方法对数据的
分布 没有 严格 要求 ，网络 具有 自动学 习 、 自动 纠错
二 、相 关文 献 回顾
时间序列分析方法是 Ｇ Ｄ Ｐ预测 中最为常用的
文采用附加动量算法对神经网络进行优化 。
收 稿 日期 ：２ ０ １ ３ — １ １ － ０ ９ ；修回 日期 ：２ ０ １ ３ — １ １ － １ ３
和我 国 Ｇ Ｄ Ｐ进行 了预测 ［ ２ Ｊ 。但是 ， 这些模型假设
作 者简介 ：肖晚秋 （ １ ９ ７ ６ 一 ），女 ，广东培正学 院经济学 系讲师 ， 硕 士 ，研究方向 ：宏观经济学 。
的能力 ，可以 自动发掘隐含在数据间的复杂的非线 预测方法。 郝香文利用 自动回归移动平均技术构
性关系 ，因此适合于对 Ｇ Ｄ Ｐ进行预测。但是 经典 建 了我国 Ｇ Ｄ Ｐ时间序列模型 ［ １ ］ ， 龚国勇和王莎莎等
的Ｂ Ｐ网络速度慢且容易限于局部最小值 ，为此本 利用单 整 自动 回归移动平均模型分别对深圳 Ｇ Ｄ Ｐ
实际应用 中效果不够理想。神经网络具有 良好的非 应性 、自组织性和容错性 ，具有学习、记忆 、联想 线性预测能力 ，能发掘数据 中蕴含的复杂的甚至很 等功能 ， 因此被广泛地应用于信号处理 、 模式识别 、 难用数学表达式描述的非线性关系，而且神经网络 网络管理等众多领域 ， 包括经济预测领域 ，并在各
一
、
引言
目前对 Ｇ Ｄ Ｐ的预测研究主要还是采用传统 的
Ｇ Ｄ Ｐ是衡量一个 国家或地 区宏观经济状 况最 计量统计方法 ，预测精度不够理想 ，用神经 网络进
改进的前馈神经网络在地市财政收入中的应用
改进的前馈神经网络在地市财政收入中的应用摘要：影响财政收入的因数有很多,并且呈非线性关系，这可能会增加预测难度。
该文提出一种自适应变步长的BP算法,并且建立财政收入预测模型,并且通过与传统回归分析预测模型和标准的BP模型相比较,实验证明，该文提出的改进的BP神经网络模型，在财政收入预测上，具有收敛速度快,学习精度高,易逃离局部极值等优点。
关键词：财政收入BP算法步长局部极小值用于财政收入预测的模型有多种，其中主要有时间序列预测、人工神经网络[1]。
人工神经网络主要是模拟人类大脑的记忆模式,通过对神经突出训练，使其不断学习、记忆、辨别,将规律性的东西记忆在神经突出中[2]。
该文通过对江苏省淮安2009年-2012年的财政月报历史数据的数学处理,采用BP神经网络模型来预测财政收入。
其中BP神经网络模型中，主要依据是BP算法[3]，基于此,该文提出改进的BP神经网络建立财政收入模型,并且将其与标准的BP神经网络模型和线性回归模型进行比较。
实验证明，该文提出的改进的BP神经网络模型，在预测精度，训练时间等方面有一定的优越性。
1 人工神经网络财政收入预测模型1.1 BP神经网络模型在神经网络算法中输入样本为：x1、x2…….xn输出样本为y1、y2…….yn，其中神经网络的权值为w11、w12……..wnm，每个神经元用一个单输入单输出的函数表示例如：y=tansig(x)[8]，在BP神经网络训练过程分为信息正向传播和误差反向传播。
如果正向传播输出的误差精度达不到预期效果，则沿误差的负梯度方向修正各层神经元的权值和阈值。
经过多次学习，达到预期精度。
1.2 改进的BP前馈神经网络算法2 利用改进的BP算法实现税收收入的预测该文采用BP神经网络进行财政收入的预测,以淮安市2009年9月-2012年9月间36个月的财政收入的影响要素作为基础数据进行训练。
同时与线性回归模型、标准的BP网络模型结果进行了比较分析。
在Matlab中使用神经网络进行预测
在Matlab中使用神经网络进行预测引言预测未来是人类长久以来的梦想。
随着计算机技术的不断发展，神经网络作为一种重要的预测工具被广泛应用。
Matlab作为一种功能强大的软件工具，提供了丰富的函数和工具箱，使得神经网络在Matlab中的应用变得更加简单和高效。
本文将介绍在Matlab中使用神经网络进行预测的方法与技巧。
一、神经网络基础1.1 神经元与权重神经网络是由神经元和连接它们的权重构成的。
神经元类似于人类大脑中的神经元，能够接受输入并产生输出。
权重则表示了神经元之间相互连接的强度。
1.2 激活函数激活函数在神经网络中起到了非常重要的作用。
它将神经元输入的加权和映射到合适的范围，通常是非线性的。
常见的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。
二、神经网络的训练与预测2.1 数据准备在进行神经网络预测之前，需要准备好训练数据和测试数据。
训练数据用于训练神经网络的权重，而测试数据用于评估神经网络在未知数据上的表现。
2.2 网络设计与构建根据预测问题的特点和要求，选择合适的神经网络结构。
在Matlab中，可以使用Neural Network Toolbox来构建神经网络。
根据问题的复杂程度，可以选择单层感知器、多层感知器等不同类型的神经网络。
2.3 训练过程在Matlab中，可以使用trainlm、trainbfg等函数来训练神经网络。
在进行训练之前，需要设置好训练参数，如学习率、最大迭代次数等。
通过反向传播算法，神经网络根据训练数据不断调整权重，以使得预测结果与实际结果之间的误差最小。
2.4 预测过程训练完成后，可以使用trained network来进行预测。
在Matlab中，可以使用仿真函数来对已经训练好的神经网络进行仿真。
将测试数据输入到神经网络中，即可得到预测结果。
三、神经网络预测问题案例3.1 股票价格预测股票价格的预测一直是投资者关注的重点。
利用神经网络可以分析历史交易数据，预测未来股价的趋势。
神经网络在经济预测中的应用研究
ｊｏ ＝
ｊ１ …… …… ． ＝， ２ …… ． ｍ
ｊ ｌ ２ … … … “ ． ，… ．ｍ
（） ３
（） ４
（ ）人 工神 经 网络模 型 一
人工神经网络是一种模拟人脑的抽象计算机模型，也简称为 “ 神经 网络 ”或 类 神经 网络 。神 经 网络是 一种 模拟 人脑 思维 的计
０． ４ ９ ０ ３ ６ ４７ ０５
误差 （） ％
Ｏ７ ．２ Ｏ ９ ．１ ０ ０１ ． Ｏ０ ．０ Ｏ８ ．８
０ ７ ．１
该 模型 对未 知 分类 的样本 进 行预 测 。 三 、基 于 人工 神经 网络 的经 济预 测模 型 （ ）数据 准 备 一 人 工神 经 网络 对处 理的 数据 一般 要求 在 Ｏ １ 间， ～ 之 否则 会 因 为 输入 变量 的不 同数量 级别 影 响最 终的 预测 效果 。 而经 济预测 的 数 据一 般数 量级 都 比较 大 ，因此 在 进行 网络 训练 之前 应 该先 进行 标 准化 处理 。本 文 采用 最大 最小 函数 法进 行标 准话 处理 。 最 大最 小 函数 法 对 原始 数据 进行 线 性变 换 。假 定 ｍｉ 和 是 ｎ ｍａ 分别 为属 性 Ａ 的最 小和 最大 值 。则最 大最 小 函数 法 的计算 ｘ
ａ ｐｒ ｉａ ｎｄｓ ｇ ｓｉ ｎｔ ｕ ｏ ｎｔｙｅ ｏ ｏｍｉ ａ ｅ ｅｏ ｍ ｅ ｔ ｐ ａｓ ｌａ ｕｇ ｅ ｔｏ ｏＯ ｃ ｕ ｒ ｃ ｎ ｒ ｃ ｌｄ ｖ ｌｐ ｎ ．
Ｋ ｅ ｗ ｏ ｄ ： ｔ ｃａ ｅ ｅｎｅｗｏ ｋ； ｙ ｒ ｓＡｒｉ ｉｌｎ ｒ ｔ ｒ ＢＰ ｉ ｆ ｖ ｅ ｏｎ ｍ ｙ ｃ ｏ
算 机建 模方 式 ， 由大量 的节 点 （ 或称 “ 经元 ”）和节 点之 间相 神 互 联接 构 成 。 每个 节 点代表 一种特 定 的输 出函数 ， 为激励 函数 。 称
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应用神经网络进行经济预测方法的改进
作者：廖育梅
来源：《商场现代化》2013年第33期
摘要：应用神经网络进行经济预测已成为经济预测领域的重要手段，本文基于对神经网络经济预测方法的概念、特征、优势的分析，根据神经网络预测方法的特点，本文提出一些改进方法，希望能够推动经济网络预测方法更好应用。
关键词：神经网络应用经济预测改进
神经网络作为新时代发展最快的人工智能领域研究成果之一，在科学计算、自动控制等方面得到了成功的运用。
近年来，我国学者们将神经网络运用于经济预测领域，并且不断地改进应用方法，使基于神经网络的经济预测系统更具效益。
本文在此背景下，对神经网络经济预测的应用进行了研究，围绕经济预测的方法应用提出相应的改进建议，从而丰富了经济增长预测理论与实践。
一、神经网络经济预测的方法的概述
1.概念
神经网络，是对人脑或自然神经网络若干基本特征的抽象和模拟。
从解剖学和生理学的角度来看，人脑是一个复杂的并行系统，他是由大量的细胞组合而成，这些细胞相互连接。
神经细胞与人体中的其他细胞的关键区别在于，神经细胞具有产生、处理和传递信号的能力。
在人工神经网络的发展过程中，对生物神经系统进行了不同模拟，提出了各种各样的神经网络模型，其中具有代表的网络模型有感知器神经网络、线性神经网络、BP网络、径向基函数网络、自组织网络。
2.特征
神经网络经济预测的方法不同传统的预测方法，它对经济系统里的多种因素进行分析，进行有效地多输入、多输出的经济预测数据。
可以说神经网络经济预测的方法具有以下几种特征：其一，由于神经网络是由复杂的因素构成的，它的输入向量维数比较多。
其二，经济系统数据具有很强的非线性，使得输入的向量各分量之间存在着复杂的耦合关系。
其三，经济系统处在一个“黑箱”模型下，导致数据之间的相互影响不存在明确表达式的关系。
神经网络也会随着时间的增长，数据呈现出增长的趋势。
3.优势
用神经网络进行经济预测相对来说比较准确。
因为这种神经网络在计算量允许的范围内，可以很好地拟合任意多对多的映射关系，数据拟合的结果表明，系统拟合相对误差在0%—
0.75%，比采取回归分析逼近效果好。
此外，神经网络各层节点之间的联结权数及阈值恰好可以表达经济系统中各个因素之间相互交织、相互影响的强耦合关系.而采取多元回归模型。
往往只能引入少量耦合项以避免模型过于复杂而无法求解.因此，神经网络比传统的多元回归预测方法有更好的拟合能力和准确度。
神经网络的方法是比较适合对经济预测的，因为它只需要少量训练样本就可以确定网络的权值和阈值从而预测出宏观经济发展趋势，计算简单、快捷、可靠。
总而言之，神经网络经济预测方法具有显著的优势，是比较适合经济预测的应用过程的。
二、神经网络经济预测方法应用的改进
由于商业、政府和工业所产生的预测间题，其复杂程度越来越高，以致于现有的预测系统难于解决，这就要求我们的预测系统能够处理复杂度增加的问题，进一步扩展传统神经网络预测方法的能力，使得神经网络系统理论的不断发展和完善、新的神经网络预测方法的不断产生，使得神经网络预测模型更加实用化、现代化，会给商贸和工农业生产带来巨大的经济效益。
以下是本人对神经网络经济预测方法应用改进的建议：
首先，我们要改进神经网络经济预测的过程。
确定预测的目的，制定预测的计划。
经济预测首先要确定预测的目的，从决策和管理的需求出发，紧密联系实际需要与可能，确定预测要解决的问题。
预测计划是根据预测目的而制定的预测方案，包括预测的内容、项目，预测所需要的资料，准备选用的预测方法，预测的进程和完成的时间以及预测的预算、组织实施等。
只有目的明确、计划科学的预测，才可保证预测的顺利进行。
其次，建立新的神经网络经济预测模型。
经过求增长率再进行归一化的处理，在给出的以往的数据的增长率范围内，网络就可能不再陷入训练“盲区”。
.当采用了足够年限的已知数据并将其增长率归一化以后，“被预测年”数据的增长率可能不再会大于那些“已知年”数据的增长率.则外延问题可以得到基本解决。
最后，对神经网络经济预测结果进行检验，减小误差。
经济预测是立足于过去及现在的已知推测未来的未知，而过去和现在终归不是未来，预测结果和未来实际值不可能绝对相符，存在的差异就是预测误差。
为了使预测误差最小化，检验结果通过试探性的反复试验来确定，预测准确度应尽可能进行外推检验。
三、总结
神经网络经济预测的方法相对于其他的经济预测方法，具有独特的、显著的优势，我们可以利用好其优势，从而有助于我们更好的对经济发展进行预测分析，从而把握好经济发展动向，为经济决策提供依据。
因此，我们应当根据社会发展需要，不断改进神经网络经济预测方法的应用，使其效能最优化，为我国经济发展助力。
参考文献：
[1]陈健，游玮，田金信.应用神经网络进行经济预测方法的改进[J].哈尔滨工业大学学报，2006（06）
[2]孙冰.人工神经网络在宏观经济预测中的应用[J].哈尔滨商业大学学报（社会科学版），2003（01）
[3]王悦.人工神经网络在经济预测中的应用[J].价值工程，2007（05）。