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采用归一化数据处理方法，选择神经网络的训练样本，利用神经网络的结构特性及Maflab的人工神经网络工具箱，建立基于BP神经网络的CPI预测系统的数学模型。利用该模型对2008年山东省居民消费价格指数进行预测，通过前4个月的数据分析，模型的预测值与实测值的误差为0．91％。
基于BP神经网络的CPI预测模型
【摘 要】
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采用归一化数据处理方法，选择神经网络的训练样本，利用神经网络的结构特性及Maflab的人工神经网络工具箱，建立基于BP神经网络的CPI预测系统的数学模型。利用该模型对2008年山东
【机 构】
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山东交通学院数理系
【出 处】
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山东交通学院学报
【发表日期】
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2009年3期
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