人口与经济

人工神经网络在第三产业就业分析中的应用

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作者：尹庆双, 奉莹

单位：西南财经大学公共管理学院, 四川成都 610074

关键词： BP神经网络;回归方程;第三产业就业比重

分类号：F241.4

出版年,卷(期):页码：2009,30(6):54-57

摘要：

本文采用人工神经网络的方法对我国第三产业就业比重进行了分析,建立了第三产业就业的BP神经网络模型,以1978~2003年我国人均GDP和第三产业就业比重的历史数据作为样本数据对网络进行训练,通过与回归方程进行比较,发现BP网络在拟合精度上高于回归方程。最后,运用BP网络对不同人均GDP水平下我国第三产业就业比重进行了仿真和测算,指出人工神经网络在经济预测上具有较大的应用价值。

The paper analyses the proportion of tertiary industry of employment in China using the method of artificial neural network and establishes a BP neural network model of the employment of tertiary industry. Then the network is practiced using GDP per capita from 1978 to 2003 and the proportion of employment in the tertiary industry, and by comparing with regression equation, it is found that the fitting accuracy of the BP network is higher than that of the regression equation.In conclusion, the proportion of employment of the tertiary industry under different GDP per capita level is emulated and estimated using BP network, and the result shows that artificial neural network has great value in economic forecast.

基金项目：

作者简介：

尹庆双(1964-),四川成都人,西南财经大学公共管理学院院长,博士生导师,研究方向为劳动经济学、人力资本

参考文献：

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