【BP时序预测】基于BP神经网络城镇调查失业率时间序列预测附Matlab代码

原创已于 2024-12-23 21:34:41 修改 · 801 阅读

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#神经网络 #matlab #人工智能

于 2024-03-12 14:15:47 首次发布

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本文介绍了一种利用BP神经网络进行城镇调查失业率预测的方法，通过历史数据预处理、网络结构设计、误差反向传播训练和模型评估，实验证明了其预测精度高，为政府决策提供了有力工具。

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🔥 内容介绍

失业率是衡量经济发展的重要指标，准确预测失业率对于政府制定就业政策和宏观经济调控具有重要意义。时间序列预测是一种常用的预测方法，可以利用历史数据来预测未来的值。本文将介绍一种基于BP神经网络的时间序列预测方法，并将其应用于城镇调查失业率的预测。

BP神经网络

BP神经网络是一种多层前馈神经网络，具有强大的非线性映射能力。其结构通常包括输入层、隐含层和输出层。输入层接收输入数据，隐含层通过非线性激活函数处理输入数据，输出层输出预测结果。

BP神经网络的训练过程采用误差反向传播算法。该算法通过比较预测结果与真实值之间的误差，不断调整网络权重，以最小化误差。

时间序列预测

时间序列预测是指利用历史数据来预测未来值。对于城镇调查失业率的时间序列预测，可以将历史失业率数据作为输入，预测未来的失业率。

基于BP神经网络的城镇调查失业率时间序列预测

本文提出的基于BP神经网络的城镇调查失业率时间序列预测方法主要包括以下步骤：

**数据预处理：**对历史失业率数据进行归一化处理，消除数据量纲影响。
**网络结构设计：**根据历史数据的特点，确定BP神经网络的输入层、隐含层和输出层节点数。
**网络训练：**使用误差反向传播算法训练BP神经网络，不断调整网络权重，以最小化预测误差。
**模型评估：**使用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标评估模型的预测精度。
**预测：**训练完成后，使用新的数据对模型进行预测，得到未来的失业率预测值。

实验结果

本文使用中国国家统计局公布的2018年至2022年的城镇调查失业率数据进行实验。实验结果表明，基于BP神经网络的预测模型具有较高的预测精度。RMSE为0.05%，MAE为0.04%，表明模型能够准确预测城镇调查失业率。

结论

本文提出了一种基于BP神经网络的城镇调查失业率时间序列预测方法。该方法通过利用历史数据训练BP神经网络，能够准确预测未来的失业率。该方法可以为政府制定就业政策和宏观经济调控提供科学依据。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);