论文基于Lasso和BP神经网络组合预测其应用是大学硕士与本科神经网络毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写深度神经网络算法方面论文范文。
摘 要：在变量选择的基础上,构建基于Lasso方法和BP神经网络的预测模型,并对我国城乡居民的消费支出进行预测,结果显示：基于Lasso方法和BP神经网络的组合预测精度要明显高于BP神经网络、Lasso方法的预测精度；在2014-2020年,我国农村居民消费增长率有所提升,城镇居民消费增长率减缓,城乡居民消费增长率之间的差距呈下降趋势,但是短期内城乡居民消费差距依然难以缓和.
关键词： 消费；Lasso方法；BP神经网络；预测
中图分类号：F069
The Study on Prediction of Residents Consumption Expenditure
based on Lasso and BP Neural Network
YU Sheng-hua, ZHANG Jing
（ School of Economics and Trade, Hunan University, Changsha, Hunan 410079 ）
Abstract： On the basis of variable selection, created a multivariate prediction model based on the combination of Lasso method and BP neural network ,and prediction of China"s urban and rural residents consumption expenditure. The prediction results showed that：the combination of Lasso method and BP neural network prediction accuracy is higher than that of the BP neural network,the Lasso method,the results also showed that in 2014-2020 years, the growth rate of rural residents consumption has improved,the consumption of urban residents increased slowly, the gap between urban and rural consumption rate showed a downward trend,but the gap between urban and rural consumption is still difficult to ease in the short term.
Key words： consumption； Lasso method； BP neural network； prediction
一、引言及文献综述
近年来,欧美经济复苏乏力,影响世界经济的各种不确定因素有增无减.我国进出口总额的增长速度不如预期,且存在进一步下行的压力,表明世界经济放缓已对我国外贸产生较大的影响,净出口对我国经济增长的拉动已显得力不从心,目前,中国经济主要靠投资和消费拉动,但如果投资规模过大,又会引致结构调整不力、产能过剩和重复建设等问题.为应对极其严峻的国内外经济形势,党和政府多次强调要着力扩大内需,特别是居民消费需求.和世界其他一些国家相比,我国居民的最终消费率仍偏低,属于典型的高储蓄、低消费的国家.发达国家消费对经济增长的贡献率已达70%-80%,国内才30%-40%.从1980年至2013年,最终消费对GDP的贡献率和拉动率分别由71.8%、5.6个百分点下降到50%、3.85个百分点.在当前及今后一段时间,扩大国内消费需求已成为拉动经济增长、保持国民经济持续健康协调发展的重要途径和必然选择.因此,深入探讨影响我国居民消费的主要因素并对未来的消费支出进行预测仍然具有十分重要的现实意义.
针对居民消费支出,常用的预测方法有回归预测法、 时间序列预测法、BP神经网络预测法以及灰色预测法等.李文星等[1]基于1952-2004年的宏观经济数据,利用回归方法分析了中国居民消费和人口自然增长率之间的关系,预测结果表明,人口自然增长率在未来对中国居民消费影响有限.张靖[2]建立了影响山西居民消费水平因素的线性模型,并对山西省城乡居民2012-2015年的消费水平进行了预测；乔娜[3]利用ARIMA模型对我国未来的居民消费额进行了短期预测.肖剑兰等[4], 严健标等[5]分别用1997-2007年消费支出的年度时间序列数据和1952-2008年我国农村居民消费水平的相关数据建立了ARIMA模型,他们的研究表明：ARIMA模型在短期预测中具有较高的预测精度.张正球等[6]用BP神经网络方法预测了我国2014—2020年的煤炭消费量和碳排放量.灰色预测法是一种根据因素之间发展态势的相似或者相异程度来衡量因素间关联程度的预测方法.刘培路[7]以2001-2009年辽宁省农村居民人均消费为研究对象,通过建立灰色GM（1,1）模型预测了2010-2014年辽宁省农村人均消费支出.达瓦[8]以西藏农村居民人均生活消费支出作为研究对象,建立了灰色模型,对西藏农村居民未来消费支出的年均增长率做出了预测.沈莲军[9],郝君妮[10]也分别以南京市、山西省居民的历年消费支出为依据,建立灰色预测模型,对其未来居民消费水平进行预测.
组合预测法在经济预测方面也得到了广泛的应用,刘子玉[11]根据吉林省1994-2007年农村居民消费需求量和消费结构中的各因素和居民收入的数据,分别应用回归预测法、灰色预测法和神经网络预测法对吉林省农村居民消费水平和消费结构的发展趋势进行预测,在此基础上再利用权重计算方法构建组合预测模型.马玉琪[12]分别应用二次指数平滑法和灰色预测法对我国“十二五”期间农村居民消费支出进行预测,再以一定的权重将它们综合作为最终预测结果.从信息利用的角度来说, 任何单一预测方法都只利用了部分有用信息, 而且信息利用的程度也是不同的, 组合两种或两种以上的预测方法, 可以弥补单一预测方法在某些方面的不足之处.
总结:本文关于神经网络论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
1、 以河南和四川为例基于matlab的BP神经网络预测第一产业增加值 随着社会的发展，人们改造自然，利用自然的能力和效率不断提高。本研究的目的是为了探讨自然和人类活动对人们生产的影响。考虑到自然的数据是非线性的，传。
2、 基于改进BP神经网络锅炉过热器管壁温度预测 摘 要：由于电站锅炉受热管壁长期处于高温状态，当其温度超过所用钢材的许用温度或因长期高温发生蠕变，便会引发各种运行事故。本设计以府谷某电HG-2。
3、 基于BP神经网络突发传染病舆情热度趋势预测模型 〔摘要〕[目的 意义]研究突发传染病舆情热度的发展趋势，能够为制定舆情引导策略提供参考，具有重要的理论意义。[方法 过程]本文首先构建微博舆情热。
4、 基于BP神经网络高水平女子100m栏专项成绩预测模型 摘要：运用Matlab仿真分析平台，采用人工神经网络函数映射方法，根据我国100 m栏运动员刘静1995—1998年的专项素质数值，构建并选用合。
5、 基于BP神经网络北京市物流需求预测 摘 要：随着物流在国民经济中重要性的提高，对于物流需求的准确预测成了物流发展规划中重要的一部分。选取了对物流需求影响较大的七个指标构建了一个三层。
6、 优化BP神经网络在玉米产量预测中应用 摘 要：玉米产量预测一直是农业发展过程中的重要组成部分。神经网络算法以其较好的非线性优化拟合能力应用于玉米产量的预测中。但是传统的神经网络算法具。