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[期刊] 预测  [作者] 高辉清  孙卫东  
人工神经网络预测和决策模型作者:TimHill,LeoreyMarquez,MarcusO'lonnor,WilliamRemus译者:高辉清,孙卫东(国家信息中心经济预测部100045)(北京经济学院)1引言在过去的几十年,预测和决策方面已有了许多...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 牛文全  李靖  
由于影响因素的复杂性 ,预测降水量具有相当的难度。在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上 ,用 BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型 ,根据前 3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测 ,结果认为其准确率为 84% ,合格率为 10 0 %。
[期刊] 税务研究  [作者] 薛荣芳  魏海鸥  耿博  
文章以商贸企业增值税申报中的应税销售额为研究对象,研究建立了一种基于BP神经网络和非线性模型相复合的应税销售额预测模型。计算表明,该模型能较为准确地模拟预测商贸企业每个月的应税销售额变化情况。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 贺昌政  俞海  
本文提出了用主成分分析方法进行输入变量预处理的办法,以解决BP人工神经网络模拟预测复杂经济系统时输入变量过多导致效率下降的问题。实例证明,BP神经网络主成分分析模型在复杂经济系统模拟预测中比通常的BP神经网络模型有较好的效果。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 蔡时连  
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
[期刊] 统计与决策  [作者] 郭秋艳  何跃  
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
[期刊] 情报学报  [作者] 连芷萱  王芳  康佳  袁畅  
制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势,专利申请书能够细粒度地表述技术特征,对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象,构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型,以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象,在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR (support vector regression)、GRU (gate recurrent unit)、RNN (recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明,本文模型的准确性优于现有技术预测模型,可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测,并对重点领域的具体技术特征进行分析,得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性,可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。
[期刊] 软科学  [作者] 张鹏  王兴元  
通过分析品牌延伸决策方面现有研究的不足,探讨了消费者品牌延伸评价因素,建立了品牌延伸决策指标体系;结合品牌延伸决策问题具有的非线性和机理不明确等特征,基于品牌延伸决策指标体系,利用BP神经网络建立了品牌延伸决策模型;最后进行了模型应用。
[期刊] 中国人力资源开发  [作者] 奉莹  
本文利用我国31个省区市的人均GDP、三次产业产值比重和就业比重相关数据建立了BP人工神经网络模型,对未来我国人均GDP在16000—45000元的范围内变化过程中就业结构和产业结构发展趋势进行了预测,得到了我国就业比重和产业比重的发展曲线,对曲线的形状和出现拐点的情况进行了分析,并归纳总结了我国就业结构和产业结构未来的发展特征。
[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
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 冯亚文  任国玉  张丽  罗华超  
长江上游月降水量预测对于三峡库区及整个长江流域水资源管理具有重要意义。根据长江上游不同气候区降水差异,选取玉树、九龙和宜宾3个代表性气象站点近60a的月降水量数据,运用反向传播神经网络、径向基函数神经网络、广义回归神经网络和多元线性回归法,确定降水时滞和降水月份,建立月降水预测模型,来预测未来一个月的降水量,并采用均方误差和判定系数来验证和对比各种模型的模拟效果。结果显示:人工神经网络模型总体上优于多元线性回归,特别是反向传播神经网络的模拟结果各站表现较好,在确定合理的输入变量和网络结构后,可以尝试作为长江上游各站月降水预测模型。
[期刊] 西南农业学报  [作者] 叶劲秋  刘文波  林春花  郑服丛  缪卫国  
【目的】本研究拟通过神经网络建模来预测橡胶树白粉病病害流行趋势。【方法】采用人类专家综合利用传统经验方法预报病害的相关经验数据作为神经网络的样本,选用误差反向传播神经网络结构,以Adam算法为训练算法,成功训练得到了橡胶树白粉病神经网络预测模型。【结果】其拟合优度达88.11%,田间试验验证的实际符合率为87.88%。【结论】本研究建立的橡胶树白粉病神经网络预测模型在提供防治建议上已具备与橡胶树白粉病专家相当的水平。研究结果为进一步结合互联网通信技术和数据库管理技术,以训练完成的神经网络模型作为预测算法,建立橡胶树白粉病预测预报专家系统、实现橡胶树白粉病害预测预报流程的自动化和智能化奠定了基础。
[期刊] 情报杂志  [作者] 万昊  谭宗颖  张福俊  朱相丽  刘小玲  
[目的/意义]个体的同行评议判断不可避免地会由于专家主观性导致评审结果嵌入式有偏,而个体成员聚集在一起开展有组织的群体决策时,由于客观组织评审标准的存在,能有效避免个体非理性因素导致的系统整体偏差。[方法/过程]为了找到更适合的定量化模型来模拟专家组群体的复杂评审决策,本研究借助BP人工神经网络模型,样本选取2001-2005年间批准实施的林业"948计划"项目126项,从"投入—产出"视角选取表征项目特征的36个指标,基于以上指标通过有监督的机器学习来模拟项目评审专家组(59名成员)的决策打分值,并添加
[期刊] 中国内部审计  [作者] 杨鸿运  
结合商业银行经济责任审计的特点,尝试引入具有分布式存储、并行处理、高容错能力及良好的自组织、自学习和自适应能力的BP人工神经网络模型,以MATLAB数值计算可视化软件为平台,设计商业银行经济责任审计智能评价模型,在商业银行经济责任审计评价意见形成阶段提供更为科学、客观的理论支持。
[期刊] 经济问题  [作者] 薛晔  蔺琦珠  任耀  
选取我国2010年1月至2015年3月的月度相关数据,运用分布滞后模型对通货膨胀影响因素进行乘数效应分析,利用决策树算法对通货膨胀的影响指标进行筛选和优化,借助BP神经网络对通货膨胀风险等级进行预测。结果表明:动态乘数效应显著,且通货膨胀受流动性过剩、产出缺口、国房景气指数、人民币兑美元实际汇率滞后一期的动态乘数效应较大;所构建的决策树-BP神经网络模型比传统的ARIMA模型分类准确率高、均方误差小且对短期通货膨胀风险等级的预测效果较为理想,有望为基于大数据的宏观经济实时预测系统提供新的构建思路。
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