【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第6期 347-350页,共4页

【作 者】： 穆肇南 [1] ; 张健 [2]

【摘 要】 研究区域经济预测准确率问题，区域经济变化具有高度非线性，各影响因子存在信息冗余，系统存在随机性，造成传统预测方法的预测准确率较低。为了提高区域经济预测准确率，利用数据挖掘中主成分分析的BP神经网络优势，组成一种新的区域经济预测模型。首先对区域经济影响因子进行主成份分析，消除各影响因子之间的冗余信息，减少了BP神经网络的输入变量，加快了学习速度，最后通过某地区1985—2005年经济数据对模型性能进行验证性测试，实验结果表明，新模型提高了区域经济预测的准确率，研究成果具有一定的推广和应用价值。