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[期刊] 统计与决策
[作者]
汪灵枝 黄敢基 申锦标
文章利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
易锐
传统BP分析方法受制于其自身存在的不足,导致其适用性不够广泛。针对这一问题,文章采用统计分析及泛函分析等理论与方法相结合的方式,自主构建了拓展的BP神经网络分析方法。通过对该拓展模型的分析与论证,解决了传统BP分析方法存在的部分不足。在此基础上,选定传统的BP分析方法无法解决的知识传播问题作为宏观研究对象,以浙江地区的小微型企业中的知识传播问题作为具体研究对象。通过对该问题的成功解决,再次验证了自主拓展的BP分析方法的正确性。
关键词：
回溯处理 神经网络 拓展性 论证与应用
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵华生 金龙 农吉夫 陈春涛
文章首先利用改进的模糊聚类方法获得与预测样本具有相似属性的训练样本;其次,利用遗传算法优化神经网络的初始权值、阈值及隐节点个数;最后采用一种基于模糊C均值聚类与对神经网络个体泛化误差估计相结合的方法,实现神经网络集成个体的选择。以逐日降水天气预报为例的实际预报试验结果表明,与神经网络的简单平均集成预报相比,这种改进的降水神经网络集成预报方法的泛化能力有了较大的提高。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
彭志忠
本文认为,解决供应链上游企业准确理解下游企业所提供的订货信息,进行科学的市场需求预测是供应链管理中具有战略性和规划性决策的问题。基于市场准确预测的协作计划预测和补货技术(CPFR技术)能及时准确地预测由各项促销措施或异常变化带来的销售高峰波动,从而使销售商和供应商做好准备,赢得主动。而构筑基于CPFR技术的供应链需要良好的预测方法和技术以及信息系统的支撑。文章指出,基于误差反传算法的神经网络(BP神经网络)作为一种对复杂经济现象进行分析和预测的有效工具,在有大量数据和长期学习过程的情况下,能发挥出更大的优势和性能,加之其具备自学习和自适应能力,能适时调整流程企业产品销售的信息误差,对供应链的决...
关键词：
神经网络 需求预测技术 供应链
[期刊] 旅游科学
[作者]
王娟 曾昊
本文探究了人工神经网络(ANN)作为一种新型的预测系统在旅游市场需术研究中的重要性,并指出:在对旅游需求进行预测时,人工神经网络较之多元回归分析方法适用范围更广,显著性更强。
关键词：
旅游市场需求 人工神经网络 神经元
[期刊] 统计与决策
[作者]
韩明,李月华,郝彦
本文提出证券投资的一个预测方法——E Bayes方法,不仅能预测证券价格的走势,而且还能更进一步地指出证券价格的范围。本文以下首先把数据进行分组,给出预测对象的状态划分,然后在此基础上给出状态概率的E Bayes估计的定义和E Bayes估计,根据状态概率进行预测。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
孙红霞 仪垂杰 郭健翔 周扬民
为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗,通过分析石油生产系统的工艺流程,确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标;采用人工神经网络BP算法,构建了能耗分析预测网络模型。以某采油厂能耗统计数据为样本,对模型进行培训和检验,在此基础上,分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测。结果表明:机采系统效率对电耗的影响最大,机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5.6 kwh,如果机采系统效率能达到预期的目标值,则年节电量近1.68亿kwh,节能潜力巨大。本研究思路和方法已在某采油厂应用,分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用。
关键词：
神经网络 能耗 预测 石油生产 系统效率
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张新红
本文首先讨论了证券市场的各种影响因素,然后运用小波神经网络模型的非线性映射能力、模式识别能力和强容错性,提出了一种基于小波神经网络的证券市场预测的通用模型。
关键词：
证券市场 预测模型 小波网络
[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] 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] 工业技术经济
[作者]
夏景明 肖冬荣 夏景虹 贾佳
证券市场中存在大量的非线性及混沌现象使得许多基于证券投资理论建议的各种线性模型在对其发展进行预测时往往得不到很好的结果。利用两种非线性预测模型并充分考虑各技术指标之间的序列相关性 ,在灰色GM (1 ,1 )预测模型的基础上提出了组合灰色神经网络预测模型。通过对近期深证成指及首钢股份进行短期预测和检验 ,结果表明了该方法具有很高的精确度及广泛的应用前景。
关键词：
灰色 神经网络 短期 预测
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 牛明洁
1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张兴会 杜升之 陈增强 袁著祉 莫荣
经济预测问题是典型的多指标小样本复杂系统的预测问题。神经网络非常适用于复杂非线性系统的处理,但神经网络的规模是影响它的泛化能力的一个主要因素。特别在样本集少,指标多的情况下,要保证神经网络的泛化能力,如何降低神经网络的规模就成为亟待解决的关键问题。本文提出了用主成分分析法从根本上降低神经网络的规模,提高神经网络的泛化能力的方法。并对我国失业问题进行了预测,取得了良好的预测结果。
关键词：
主成分分析 神经网络 泛化能力 失业预测
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