基于人工神经网络的区域经济子系统 可持续发展指标预测研究

资 源 简 介

基于人工神经网络的区域经济子系统 可持续发展指标预测研究

详 情 说 明

现代区域经济发展需要兼顾可持续性，而准确预测关键指标是制定科学政策的基础。人工神经网络(ANN)因其强大的非线性建模能力，成为解决这类复杂系统预测的理想工具。

传统经济预测方法在处理区域经济子系统这类多变量、非线性的动态系统时往往表现不佳。人工神经网络通过模拟人脑神经元连接方式，可以自动学习经济指标间的隐含关系，无需预设严格的数学方程。这种方法特别适用于GDP增长率、能源消耗比、碳排放强度等可持续发展指标的联合预测。

实施过程中需重点关注三个层面：首先是对区域经济子系统的合理划分，明确各子系统（如产业、环境、人口等）的交互边界；其次是设计网络结构，通常采用包含时间延迟的递归神经网络来捕捉经济指标的时序特征；最后是数据预处理环节，需对统计口径不一致的多元指标进行标准化和降维处理。

相比传统计量模型，ANN方法能更好地处理数据噪声和缺失值，其自适应学习特性也便于持续整合新出现的绿色经济指标。未来可结合注意力机制优化特征权重分配，进一步提升对突发经济事件的预测鲁棒性。