摘要
居民消费增长是影响我国经济快速、可持续增长的重要因素,而农村居民数占人口总数的一半,准确可靠的对农村居民人均生活消费支出进行预测可为政府制定新的发展战略提供重要依据。因此,对农村居民的生活消费支出进行预测,可以最大满足农村居民的生活消费需求,提高生活质量。关于居民生活消费预测的方法有很多,但是有些方法预测精度较低。基于居民生活消费和神经网络模型应用相关文献,运用Mat l ab技术的BP神经网络对农村居民的人均消费支出进行分析,结合数据拟合和精度检验,对农村居民未来三年的生活消费支出进行预测。预测结果表明,这种方法具有较高的预测精度,该模型在生活消费支出预测中的应用是可行有效的。
引文
[1]黎东升,朱忠贵.GM(1,1)模型在农村居民消费支出水平预测中的应用[J].湖北农学院学报,1999(3):266-268.
[2]彭丽荃.本世纪末农民生活消费结构的变动趋势[J].中国农村观察,2006:30-36.
[3]刘又端.城镇居民生活消费水平回归分析与预测[J].临沂大学学报,2011:10-13.
[4]韩星焕,王厦.吉林省农村居民消费现状分析与消费趋势预测[J].吉林农业大学学报,2013:111-120.
[5]卢晓丽.四川省农村居民生活消费增长分析及预测[J].安徽农业科学,2012,40(21):11092.
[6]马雯婧.我国农村居民人均生活消费现金支出的预测分析[J].东方企业文化,2012:143-144.
[7]詹金华.中国城镇居民收入和消费的灰色预测[J].重庆工商大学学报,2009:42-46.
[8]贺清碧.BP神经网络在城市消费预测中的应用[J].重庆交通学院学报,2007:155-157.
[9]李国柱.我国居民消费的组合预测模型[J].当代经济管理,2007:7-10.
[10]徐平,王本,范莹.基于BP神经网络的我国石油需求预测[J].大庆石油学院学报,2007,4,31(2):82-84.
[11]胡雪棉,张岐山.基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型[J].中国管理科学,2008,10(16):521-525.
[12]李建中,谢威,武铁梅.基于主成分分析和BP神经网络的能源供需安全研究[J].水电能源科学,2010,28(5):169-171.
[13]马福玉,余乐安.基于神经网络对我国猪肉年度消费需求数量的预测研究[J].系统科学与数学,2013,33(1):67-75.
[14]孙傲冰,张安年.一种可直接用于预测的神经网络消费函数模型[J].河南科技大学学报,2005,26(1):44-47.