基于灰色关联和BP 神经网络的汽车保有量预测 (2015年)

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文件名称：基于灰色关联和BP 神经网络的汽车保有量预测 (2015年)
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更新时间：2021-05-22 00:40:20
工程技术 论文 为提高汽车保有量的预测准确性,运用灰色关联分析法,计算分析与汽车保有量相关的主要社会指标,确定汽车保有量的影响因子分别为国民总收入、人均 GDP、进出口总额、城镇居民人均可支配收入、钢材产量、公路客运量和社会消费品零售总额。将所确定的因子作为汽车保有量的预测指标,建立基于 BP神经网络的汽车保有量预测模型,并对模型进行应用测试。结果表明:BP 神经网络模型具有较高的精度,最大相对误差为 2.2%,平均相对误差为 1.5%。,可为我国汽车保有量的预测研究提供方法支撑。