匡后权，吉松涛，曾武佳

（1.四川教育学院，成都 610041；2.西南财经大学，成都 610074；3.四川大学 经济学院，成都 610064）

基于主成分BP神经网络的西部服务业产值预测

匡后权1，吉松涛2，曾武佳3

（1.四川教育学院，成都 610041；2.西南财经大学，成都 610074；3.四川大学 经济学院，成都 610064）

文章采用主成分分析和BP神经网络相结合的方法，采用的1978～2005年服务业相关数据和服务业产值为训练数据，通过BP神经网络建立主成分到服务业产值之间的映射关系。将2006～2007数据作为仿真预测数据，进行样本仿真。验证结果表明：文章采用的方法可以较为准确地拟合原始样本，有较高的预测精度，可以对西部服务业产值进行较为准确的预测。此方法具有一定的理论和现实意义。

主成分；BP神经网络；产值预测

服务业是继农业、工业之后兴旺发达起来的产业，西部12个省、市（区）现代服务业多变量大样本的数据为研究提供了丰富的信息，同时许多变量之间可能存在相关性增加了问题分析的复杂性，给分析带来不便。若对12个省市区5个指标进行综合分析比较困难,为了解决输入变量过多的问题，文章提出了采用主成分BP神经网络的预测方法，减少变量数,利用降维的方法把多个指标转换成较少的几个互不相关的综合指标，从而使得研究变得简单。再用个数较少的输入变量作为BP神经网络的输入进行预测。

1 主成分BP神经网络的工作原理

主成分分析法是将西部服务业产值相关的影响因素指标重新生成一组互不相关、信息不重叠的几个综合指标，综合指标能最大限度地反映所有影响因素指标的信息。……