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基于FNN神经网络的年用电量、人口总数与GDP预测研究
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摘要
引言。电力与经济发展相互促进,而年用电量和人口总数与GDP同步增长构成一个复杂的系统。本文首先通过斯皮尔曼相关系数和皮尔逊系数计算得到某市GDP与年用电量和人口总数之间存在强相关关系。其次,建立GDP的FNN(Feedforward Neural Network,FNN,前馈神经网络)神经网络预测模型,预测得到该市2022-2026年的经济将稳步增长,从高速发展转向高质量发展。
作者
詹幸林
庄伟卿
机构地区
福建理工大学互联网经贸学院
出处
《中国信息界》
2025年第2期161-163,共3页
Information China
关键词
前馈神经网络
人口总数
FNN
GDP预测
斯皮尔曼相关系数
神经网络预测模型
用电量
皮尔逊系数
分类号
TP1 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
引文网络
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