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[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
刘宁 高湘昀
为了对中国能源市场波动进行预警分析,本文立足能源市场构成要素的角度,从能源生产、人均消费和能源进出口贸易等方面提取了7项指标作为基础数据,对数据进行归一化处理后建立关于中国能源市场的自组织竞争神经网络模型,并对1990-2009年中国能源市场的波动状况进行实证分析。以前15年的数据作为训练样本数据,后5年的数据作为预警测试数据,用{1,2,3}分别代表不同的波动类型,大幅波动期、相对稳定期和小幅波动期。结果发现,该模型得出的结果与现实情况相符,1990-1994年为一个小幅波动期,1996-2000年之间
关键词：
神经网络 能源市场 能源需求 市场波动
[期刊] 价格月刊
[作者]
付莲莲 翁贞林 伍健
借助多元统计方法识别2000年1月2016年12月江西省生猪价格波动的成因,选择生猪价格波动率作为警情指标,借助时差相关法,确定风险预警指标,建立BP人工神经网络模型,预警生猪价格波动的风险。结果表明,玉米价格、仔猪价格、猪肉价格、活鸡价格、豆粕价格、生产者预期和疫情为主要警情指标,其中先行性指标是仔猪价格和生产者预期,同步指标是玉米价格、猪肉价格和活鸡价格,豆粕价格和疫情是滞后指标;除个别样本点外,BP神经网络模型输出的生猪价格预警值和实际价格数据比较接近,生猪价格波动风险预警模型具有良好的预警效果。根
[期刊] 价格月刊
[作者]
付莲莲 翁贞林 伍健
借助多元统计方法识别2000年1月~2016年12月江西省生猪价格波动的成因,选择生猪价格波动率作为警情指标,借助时差相关法,确定风险预警指标,建立BP人工神经网络模型,预警生猪价格波动的风险。结果表明,玉米价格、仔猪价格、猪肉价格、活鸡价格、豆粕价格、生产者预期和疫情为主要警情指标,其中先行性指标是仔猪价格和生产者预期,同步指标是玉米价格、猪肉价格和活鸡价格,豆粕价格和疫情是滞后指标;除个别样本点外,BP神经网络模型输出的生猪价格预警值和实际价格数据比较接近,生猪价格波动风险预警模型具有良好的预警效果。根据不同级别的风险程度提出相应对策建议,以便政府能够根据不同警情采取具有针对性的措施,使生猪生产、市场平稳健康发展。
[期刊] 华北农学报
[作者]
蔡煜东 许伟杰
提出土壤类型分析、识别的人工神经网络模型，并对黑龙江省松花江地区的土壤类型进行了研究。结果表明，该方法具有容错能力强，识别速度快的优点，可望成为土壤分类工作的有效的辅助手段。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
冯润民 韩冬梅 顾宝炎
文章提出了采用自组织竞争神经网络选取宏观经济预警指标的方法,并设计了自组织竞争神经网络的模型和自学习算法。利用1997年1月至2008年3月的国家宏观经济指标数据进行实证分析,将自组织竞争神经网络方法与传统的K-L信息量方法进行了对比。从实验结果来看,自组织竞争神经网络方法相对于K-L信息量方法,选取的指标更加全面,且抗震性与稳定性均有较大优势。
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
袁满 刘耀林 危小建
传统土地用途分区方法存在人为主观因素影响较大、操作性不强且过于粗略等缺陷。为了克服上述不足,将模糊自组织神经网络算法引入土地用途分区问题中,建立用途分区模型,构建分区问题与神经网络的映射关系,设计了顾及空间及属性的聚类距离,并制定了用途分区确定规则。实验选取湖北省陆溪镇以验证模型的有效性。结果表明模型合理地划分了基本农田保护区、一般农地区、林业用地区、城镇建设用地区、乡村建设用地区、独立工矿区、水区域7个土地用途区,分区结果与农用地分等定级结果基本相符,模型能够有效提高用途分区的确定效率。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
黄亚捷 叶回春 张世文 郧文聚 黄元仿
【目的】耕地生产力的高低直接关系到国家粮食安全,科学分析不同区域耕地生产力构成要素及其影响机制、摸清耕地资源状况,对于把握耕地资源利用的科学决策、实现耕地产能提升,特别是支撑省域土地整治以及高标准基本农田划定、保障国家粮食安全战略具有重要意义。【方法】基于中国31个省(自治区/直辖市)的土壤肥力、气候条件、地形地貌等自然条件及经济投入、效益反馈等社会统计数据,建立构成自然要素及社会经济要素的指标体系。根据粮食作物单产对耕地生产力分级,并结合以往区划确定耕地生产力区。在深入剖析耕地生产力与其构成素要素之间的复杂、高维、非线性关系基础上,采用自组织特征映射神经网络模型,通过U-矩阵面板以及变量位面...
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
陶阳威 孙梅 王小芳
能源是人类赖以生存的物质基础,有效地预测能源需求对于经济的发展和社会的进步具有重要意义。BP神经网络预测模型具有自学习、自适应的特点,适用于难于建立精确数学模型的系统,但是传统的BP网络在学习过程中易发生震荡,且收敛缓慢。文章通过加入动量项改进了传统的BP神经网络,综合考虑了影响中国能源需求的各个因素,并选取了主要且可量化的因素:国民生产总值(GDP)、城镇人口比例、产业结构、能源价格、能源结构、技术进步、消费水平。应用改进的BP神经网络算法,结合1990到2007的各项实际数据,建立了中国能源需求预测模型,并用MATLAB仿真实现,仿真结果表明该预测模型具有较强的预测能力和较好的实用价值,最...
[期刊] 中国软科学
[作者]
艾林 周焯华
因为银行自身的操作失误而引发银行经济严重的损失,商业银行的操作风险越来越成为相关领域关注的焦点。面对突出的操作风险问题,本文重点分析运用数据挖掘技术来预测商业银行操作风险强度水平的研究的优势性。通过运用模糊逻辑的神经网络方法来预测商业银行操作风险水平等级。
关键词：
操作风险 模糊逻辑 神经网络
[期刊] 旅游学刊
[作者]
涂玮 刘庆友 金丽娇
本文以旅游资源型小城镇安徽省灵璧县为例,以居民对旅游影响的感知、态度为基础,利用自组织神经网络方法,对居民旅游影响感知进行分类研究,并对分类结果进行深入剖析。通过分类研究,把握旅游地居民感知特征,为旅游地的可持续发展、旅游规划提供依据。同时作者将分类结果与前人对不同发展阶段旅游地的分类结果进行比较分析,验证了旅游地发展阶段理论,证实了神经网络方法在居民旅游影响感知分类研究中的适用性,促进了旅游学科与更多方法的融合。
关键词：
自组织神经网络 居民 旅游影响感知
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
郝俊卿 王雁林
县域经济评价分类是区域经济发展研究中的重要课题。针对县域经济评价分类与其影响因素之间复杂的非线性关系,文章提出应用自组织映射神经网络模型来评价县域经济发展实力。以延安市为例,建立了实用的县域经济评价指标体系,应用建立的自组织映射神经网络模型进行了评价分类。针对分类结果,提出了延安市各县区县域经济协调发展的对策。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张金屯 孟东平 席跃翔
自组织神经影射网络(SOFM)对复杂问题和非线性问题具有较强的分析和解决功能,其特征完全适合植物群落的排序研究。该文介绍了SOFM的基本原理和排序分析过程及方法,并应用SOFM网络排序对太行山中段植物群落进行了排序分析。其计算过程在Matlab 6.5神经网络工具箱中实现。结果将68个样方排列在SOFM拓扑空间,排序轴反映了明确的生态梯度,能够反映植物群落间的生态关系,生态意义明确,符合植被实际,表明SOFM网络是有效的植物群落排序方法。在SOFM排序过程中也很容易进行聚类,有利于群落分类和排序的结合。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张先起 刘慧卿 梁川
水资源可持续利用程度综合评价需要综合考虑区域的社会、经济、资源、环境等各方面因素,是一个典型的多目标、多层次、多属性决策问题。结合云南省属于水资源相对较丰富的实际状况,建立了有针对性的水资源可持续利用程度评价指标体系,利用自组织神经网络自组织、自适应的聚类功能,对云南省及各地区水资源可持续利用程度进行了聚类分析,结果表明,云南省各地区的水资源可持续利用程度可分为5类,云南省总体上属于其中的第Ⅲ类,即基本能够维持水资源的可持续利用。
关键词：
水资源 可持续利用 神经网络 聚类
[期刊] 商业研究
[作者]
姜金贵 梁静国
简述小波神经网络的基础理论和算法,建立财务风险预警指标,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快和预测精度高的特点对上市公司财务风险进行实证研究。应用结果表明,小波神经网络在财务风险预警中能够提高准确度,加快收敛速度,为财务风险预警提供了新的研究方法。
关键词：
财务风险 小波神经网络 上市公司 预警
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