【摘 要】
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GDP是衡量一个国家或地区宏观经济状况的综合表现的一个重要指标，要想做到对宏观经济进行积极而有效的调控，首先要对未来经济的走势进行预测，根据预测结果决定是需要刺激还是抑
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GDP是衡量一个国家或地区宏观经济状况的综合表现的一个重要指标，要想做到对宏观经济进行积极而有效的调控，首先要对未来经济的走势进行预测，根据预测结果决定是需要刺激还是抑制经济规模，从而制定相应的宏观调控手段，如货币政策、财政政策等。在现有的预测方法中，时间序列预测和回归预测是两种最常用的统计方法，而宏观经济系统实质上是一个非线性系统，所处环境是处于一种不断变化的状态，附加性干扰因素直接作用于宏观经济系统运行的整个过程，再加上各种原因，导致宏观经济建模所需的历史资料有可能不确定、不完整，从而使得利用传统的预测方法对GDP进行预测变得十分困难。 人工神经网络是一门新兴交叉学科，近年来被越来越多的应用到了实际问题的预测中，显示出其广阔的应用前景，特别是人工神经网络具有预测非线性系统未来行为的巨大潜力。因此，本文提出了用人工神经网络对广东省GDP进行预测的方法，首先将输入数据进行预处理，再利用多层前馈神经网络BP算法来研究人工神经网络在GDP预测中的应用问题，并与传统的时间序列预测方法进行比较，得出神经网络方法在广东省GDP预测中比传统的时间序列方法效果要好，预测精度较高的结论。人工神经网络方法不失为一种行之有效的预测方法
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