本文關鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的城市建成區(qū)面積預測研究——兼與BP神經(jīng)網(wǎng)絡和線性回歸對比分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《暨南大學》 2015年

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的汽車保險需求預測研究

劉志翔  

【摘要】：本論文基于1997-2013年的數(shù)據(jù),選取車險保費收入為被解釋變量,選取汽車保險價格、汽車保有量、國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費價格指數(shù)、交通事故發(fā)生數(shù)、人均道路面積、城鎮(zhèn)化水平等變量為解釋變量,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型擬合了車險保費收入與九個解釋變量之間的關系,以期構造出能夠預測車險保費收入的最優(yōu)模型。在研究中,確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層、輸出層和隱藏層,通過一定的訓練,利用訓練后的網(wǎng)絡對我國車險保費收入進行預測,并將其預測結果與傳統(tǒng)的時間序列預測等預測方法的預測結果作比較。研究得出:本文選取的汽車保險價格、汽車保有量、國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費價格指數(shù)、交通事故發(fā)生數(shù)、人均道路面積、城鎮(zhèn)化水平、受教育程度這九個變量作為輸入層時,運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠?qū)囯U保費收入做出很好得預測,平均預測誤差為2.5%,并且BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測精度會比時間序列預測等傳統(tǒng)預測方法更有效。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：暨南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP183;F842.634
【目錄】：

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本文編號：134108