烟草类消费价格指数预测模型的研究

用神经网络中的：BP网络建立了烟草类消费价格指数预测模型,首先选定历年数据为训练组,初步确定烟草类消费价格指数预测网络结构,然后计算出网络各层上的权重值,并使其达到稳定,通过比较网络精度,确定其最优隐含层层数和各层节点数,从而确定烟草类消费价格指数预测最优模型,使用了LevenbergMarquardt优化方法,克服了传统BP算法收敛速度慢,难以确定隐含层和隐含层节点数的缺陷,从而使学习时间更短,运用该模型对城市居民烟草类消费价格指数进行了预测,用检验样本验证训练结果,绝对误差为-2.0,相对误差为2,0964％,预测某城市3年烟草类消费价格指数分别为97.3752,97.3973和97.400O。获得了可信的结论。