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[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王忠福 张大澎 张安年
提出了一种基于神经网络的消费函数预测模型。与传统预测方法对比计算后发现 ,该模型在精度方面优于传统的消费函数预测模型 ,且具有随着样本点的增加进一步优化模型参数的功能 ,为经济系统建模和预测提供了新的思路。
关键词：
消费函数 神经网络 BP网络 预测
[期刊] 运筹与管理
[作者]
杜娟 李海滨
当结构中含有相关性变量时，结构可靠度的求解问题就会变得十分复杂。针对在Rosenblatt变换过程中变量的联合概率密度函数或条件累积分布函数难以求解的问题，提出一种基于Copula函数和对偶神经网络的Rosenblatt变换方法。通过引入Copula函数构造相关性变量的联合概率密度函数。另外，构建对偶神经网络模型，其中一个神经网络学习积分算式中的被积函数部分，另一个神经网络通过与被积函数网络在权值和激活函数上的特定联系，用于构建积分算式中被积函数的原函数，进而实现条件累积分布函数的求解。其中，为提高对偶神经网络的计算效率，分别采用dsigmoid和sigmoid作为被积函数网络和原函数网络的激活函数。该方法打破了Rosenblatt变换在求解结构可靠度时的局限性，拓宽了Rosenblatt变换方法的使用范围。
[期刊] 企业经济
[作者]
张晓莉 刘大为
建立科学的企业财务预警机制和系统是防范和化解企业经营风险的重要保障,传统的预测与分析方法存在工作量大、预测精度不高等问题。本文将智能计算引入财务风险预测,运用灰色系统理论,提出了一种企业财务风险预测模型,以企业历史财务数据为基础实现对企业财务风险分析和预警。实证研究表明,与传统的方法相比较,该方法具有计算精度高、收敛速度快等优点,有助于实现企业财务风险的预警管理,提高防范财务风险的能力,为企业可持续发展提供保障。
关键词：
灰色系统 财务风险 分析模型
[期刊] 物流技术
[作者]
严其飞 李俊山 张仲敏 周伟
针对备件需求影响因素众多且不同备件的影响因素不尽相同的情况,提出了一种基于灰色关联分析的BP神经网络需求预测模型。首先使用灰色关联度筛选出影响备件需求的主要因素;然后以主要因素的数据作为神经网络的输入对神经网络进行训练,使用训练好的神经网络对备件需求进行预测;最后通过实例验证了基于灰色关联度BP神经网络的预测模型相对于传统BP神经网络预测模型能够较大地提高预测的精度。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
吴晓群 温雅丽
一种基于模糊神经网络的信息融合方法 ,在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中 ,采用了多层模糊IF/THEN规则进行分类。为了处理模糊语言值 ,提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构 ,该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类。实验表明 ,此融合方法是切实可行的。
关键词：
神经网络技术 信息融合
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
于晓霖 方淑芬
本文是在对于企业成长质量模型的评价指标因子分析的基础上,对所研究企业进行聚类,对每一类中企业因子得分的均值排序确定该类的优劣性;并且用BP神经网络计算出惟一的判别函数,作为企业成长质量的评价模型,根据所查到的文献资料,尚未见用此方法惟一确定判别函数的先例。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
刘光武 陈晨 王柯力
【目的】通过对马尾松Pinus massoniana人工林密度指数模型的研究,为制定木材产量及质量的提升决策提供参考。【方法】以河南省薄山林场马尾松人工林为研究对象,采用147块标准地数据,以林分平均胸径为输入向量,以林分密度为输出向量,建立了林分密度指数人工神经网络(ANN)模型,并与Reineke的林分密度指数模型进行比较。【结果】①薄山林场马尾松人工林最大密度线斜率b为-1.516 3,马尾松标准平均胸径为14 cm, Reineke的林分密度指数模型精度为92.11%, t检验结果显著;②构建了网络结构为1∶2∶1的林分密度指数ANN模型,模型拟合精度为92.57%,均方误差为0.001 469 7。③无论采用Reineke林分密度指数还是人工神经网络技术,在拟合株数密度随林分平均胸径的变化趋势时,幼龄林组拟合效果都不理想,这与幼龄林组数据数量偏少有关。【结论】所建模型可为薄山林场马尾松抚育经营决策提供依据。图4表1参13
[期刊] 统计与决策
[作者]
武淑琴 李习平
传统的研究有关消费的理论受凯恩斯消费理论影响较大,很难从根本上解决问题。文章将继承凯恩斯消费理论的精髓,根据我国居民消费的特点,通过对原有消费函数模型的重新审视及改进,以期能客观地反映我国居民消费的特点、结构以及质量。
关键词：
凯恩斯消费理论 消费函数 改进
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
曾黔蜀 沈光先
本文在对影响邮政业务量因素的相关系数计算的基础上 ,尝试用人工神经网络方法对邮政函件量进行预测。结果表明 :人工神经网络BP模型用于邮政函件量预测具有良好的预测效果
关键词：
人工神经网络 BP算法 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈义安
[期刊] 统计与决策
[作者]
张俊深 袁程炜
随着我国经济社会的进一步发展,能源需求逐步增大,且消费量的增长与多种因素相关。能源消费预测存在与多因素的关联。文章在基础GM(1,1)模型框架下,以重新累积生成累加后序列预测值的方式进行GM(1,1)的无偏化修正,并按照加权平均背景值重设进行pGM(1,1)模型修正;并以各种非线性参变量间的映射纳入组合BP神经网络的能源消费预测。结果证实,无偏GM(1,1)、pGM(1,1)模型有效降低了GM(1,1)的预测平均相对误差,再与BP神经网络组合预测,形成了较好的能源消费预测精度。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
卢春华 杨辉 李云鹏
[目的/意义]提出一种涵盖不同学习者的学习风格、知识水平以及学习模式等特征的差异的在线资源推荐技术,以克服学习者在拥有海量学习电子资源的在线学习平台中难以检索到满足其需求的学习资源的信息过载问题。[方法/过程]针对在线学习环境及其产生的数据,利用本体方法对学习者和学习资源的领域知识进行建模和表示,并使用循环神经网络挖掘学习者的学习模式,得到最终的资源推荐列表。[结果/结论]所提出的系统与传统的协同过滤及融合本体知识的协同过滤方法相比,在推荐结果的准确率(Precision)、召回率(Recall)和平均倒数排名(MRR)三个指标上分别取得显著提升。[局限]模型在训练过程中的时间和空间消耗较大,存在进一步改进的空间。
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