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[期刊] 价格理论与实践
[作者]
林在进
本文对ARMA模型和采用了经过结构方程模型进行关系分析后的变量矩阵做为预测向量的BP神经网络模型,对2008年10月至2009年2月4个月间的价格进行模拟预测并与实际值相比较。结果得出在价格出现剧烈波动的市场背景下,BP神经网络模型相对于ARMA模型有更强的适应能力和预测精度。
关键词：
ARMA模型 BP神经网络模型 价格预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
马法尧
文章在分析传统库存预测方法局限性的基础上,以我国家电行业某企业年销售额为例分别建立BP神经网络和ARMA预测模型,通过误差评价和监控指标的对比,从比较学的角度将二者作方法论比较,结果表明,BP神经网络在预测精度、非线性映射能力等方面比ARMA模型更具优势。
[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。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[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。
关键词：
图书采购 平均复本量 神经网络
[期刊] 生态经济
[作者]
董聪 董秀成 蒋庆哲 刘贵贤
2015年联合国气候变化大会上通过的《巴黎协定》,为2020年后全球应对气候变化行动做出了安排,中国做出的自主贡献承诺及未来的减排效果成为国际关注的焦点。基于趋势外推法、BP神经网络模型与敏感性分析,对2030年中国的碳排放情景做出预测。结果表明,在中短期发展趋势下,2030年我国单位国内生产总值CO2排放比2005年下降60%65%的目标能够实现,但要实现非化石能源占比达20%这一目标仍任务艰巨,提高可再生能源占比的重要作用不可忽视。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓辉 杨勇 杨洪伟
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。
关键词：
BP神经网路 灰色模型 干旱预测
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
高扬 安思博
鸡蛋期货作为我国首个畜牧类期货品种,研究其是否发挥价格发现功能具有重要现实意义。要确定鸡蛋期货对现货价格预测能力,可以通过与其他预测方法的效果比较来判断。本文通过选取鸡蛋零售价、豆粕价格、淘汰鸡价格、玉米价格、蛋鸡苗价格和鸭蛋价格共6个变量,通过BP神经网络的方法预测4周、12周、24周以及32周后的鸡蛋现货价格,运用绝对误差百分比指标与期货预测的价格进行对比,结果表明:期货市场在预测4周以及12周后的价格时,绝对误差百分比小于BP神经网络模型;但在预测24周和32周后的价格时,BP神经网络模型的预测效果优于期货市场,即期货市场在短期有较好的预测能力,而BP神经网络模型在长期优于期货市场预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张品一 罗春燕 梁锶
文章采用1990—2016年324个月的数据,构建多输入的GA-BP神经网络模型,对2015—2016年24个月的黄金价格进行仿真预测。结果表明,GA-BP神经网络在仿真能力、误差水平、收敛精度、迭代次数等方面都优于BP神经网络,能更加准确地预测黄金价格的走势。
关键词：
黄金价格 预测 遗传算法 BP神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔建福,李兴绪
[期刊] 统计与决策
[作者]
李静文 刘刚
文章以先行指标作为模型的输入层,以基准指标作为模型的输出层,构建了基于BP神经网络模型的景气预测模型。模型结合了BP神经网络模型和景气预测模型的优势,以高新技术行业的总收入进行实证研究。对比了二次指数平滑模型和BP神经网络模型的预测结果,从三种模型的拟合度以及预测指标评价体系的计算结果可知构建的模型拟合度得到了很大的提高。
[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。
关键词：
主成分分析 BP神经网络 模拟预测
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
蒋薇 何跃 魏仕强
文章应用GMDH方法来确定BP神经网络的输入指标,对传统的BP算法进行了改进,使得输入指标的选择能自动实现,减少了人为因素的干预。用改进后的BP神经网络对四川省的工业经济状况进行了评价,计算结果表明,训练后的神经网络模型能准确对经济状况进行评价分类,从而实现对经济的预警。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进 宋福根
汇率时间序列是一个动态复杂系统,单独的线性回归模型或者非线性神经网络都不能很好地反映系统的特征。文章将汇率时间序列分解成线性序列和非线性序列两部分,并分别用ARMA和NARX神经网络进行建模;最后组合成NARX-ARMA汇率混合预测模型。结果证明,相比其他汇率预测模型,NARX-ARMA混合模型有更好的预测效果。
关键词：
NARX ARMA 汇率预测
[期刊] 管理评论
[作者]
李大营 许伟 陈荣秋
基于2005-2009年房地产价格及影响因素的月度数据,本文建立了一个基于粗糙集和小波神经网络的房地产市场价格走势预测模型。该模型利用粗糙集方法来确定影响房地产价格的主要影响因素;然后基于小波神经网络方法,通过房地产价格的主要影响因素对房地产价格指数进行预测分析。实证结果表明,该模型在我国房地产价格走势预测中具有较高的精度。
关键词：
房地产业 房价 粗糙集 小波神经网络
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