1. 毕业设计（论文）主要目标：
1.了解现代统计分析方法在经济领域的应用；2.加深对专业统计知识的理解和掌握，复习和学习主成分神经网络和时间序列数据的特征分析，进一步明确数据稳定性、趋势性等的概念和分析方法；
3.分析我国GDP数据，建立相应的BP神经网络模型和相应的时间序列模型，并对未来几年的数据进行预测。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本课题基于近二十年来我国的年度GDP数据序列，通过主成分神经网络将众多指标进行综合，消除样本间的信息重叠，对影响GDP总值的主要指标进行提取，得出各个指标的贡献率以及累计贡献率，并由这些综合指标对我国GDP进行预测分析；其次，建立时间序列ARIMA模型分析GDP总值的时间序列特性；再者，运用BP网络模型的高度非线性映射能力，对我国GDP总值进行预测，并对两种模型做出比较分析；最后，根据分析结果，得到关于GDP总值的变化趋势和特点。
3. 主要参考文献
[1] 王正宇.基于ARIMA模型的我国GDP分析预测[J]. 经济管理, 2011, (12):107-108.
[2] 赵盈. 我国 GDP时间序列模型的建立与实证分析[J].西安财经学院院报,2006,19(03):11-14.
[3] 韩卫国.研究ARIMA模型在GDP预测中的应用[J].内蒙古科技与经济,2007, (16):252-243.
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
