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[期刊] 上海金融  [作者] 申琳  
随着地方国库现金管理试点工作在北京、上海等城市的逐步推开,如何及时、准确地预测国库现金流成为地方财政、人民银行分支机构等相关管理部门亟待解决的问题。本文通过构建包含结构、季节和异常值因素的非线性趋势模型,将上海市市级国库库存余额拆分为确定性部分和随机性部分,对后者建立人工神经网络模型,并将两者结合预测样本外国库库存余额。在此基础上,对比分析非线性趋势模型和人工神经网络模型联合预测、基准模型预测、非线性趋势模型和季节自回归移动平均模型联合预测的预测精度。研究发现基于数据拆分和人工神经网络建模的方法预测偏差小、精度高,对于地方国库现金管理操作具有一定的参考价值。
[期刊] 管理现代化  [作者] 彭志忠  
供应链的不确定性要求企业建立安全库存,随着现代产品多样性的增加、产品生命周期不断缩短,安全库存成为库存成本的重要组成部分。供应链成功的关键是在不损害产品供应水平的情况下,找到降低安全库存水平的有效途径。本文主要采用利用一种新型的GRNN神经网络技术,构建安全库存预测模型,并对模型的指标设置与仿真过程进行分析。
[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] 工业工程  [作者] 傅晨曦  郑永前  姜培明  
零备件的有效分类和库存策略细分管理是优化库存结构,提高库存效率的重要途径。本文通过分析零备件库存的使用(设备维护部门)和管理(采购和仓储部门)两方面的不同侧重,提取了零备件物料的10组特性。然后把零备件库存策略决策网格和混合静态神经网络多特性分类应用于零备件库存策略细分来优化零备件库存结构。实例结合S企业备件仓库运用说明本文方法可以为零备件库存优化提供新的思路。
[期刊] 经济师  [作者] 李新宁  王巍  王云婷  柯育军  
为了更加准确地预测企业的安全库存,提出利用遗传算法改进BP神经网络的预测模型。通过对T木门企业的实际生产情况,对原材料的安全库存进行研究,选择对安全库存影响最大的十个因素。建立基于GA-BP神经网络的精准预测模型,同时将该模型与BP神经网络模型得出的预测结果进行对比验证。结果说明GA-BP神经网络模型在安全库存预测时比BP神经网络具有更高的稳定性,而且预测精度也有了显著提高。
[期刊] 水产学报  [作者] 楼文高  
在分析现有应用人工神经网络评价模型局限性的基础上,根据湖库富营养化的评价标准,提出了生成BP神经网络训练样本、检验样本和测试样本的新方法,给出了区分湖库富营养化不同程度的分界值,论述了确定合理隐层及其节点数的方法,使得训练后的神经网络模型具有更强的泛化能力,不受初始连接权值的影响。训练后的评价模型应用于实例的评价结果表明,新的评价模型具有更好的客观性、强壮性。通用性和实用性。并且由于评价结果采用连续函数输出,能够比较精细地分析湖库的富营养化程度。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 迟道才  郑俊林  许杏娟  吴奇  陈涛涛  
为了提高具有非线性和非稳定性特征的参考作物腾发量(ET0)时间序列的预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)的BP神经网络预测模型。以大连地区1970~2006年间逐月ET0序列为例,首先应用经验模态分解(EMD)方法将ET0序列分解为具有不同尺度特征的本征模态函数(IMF),然后运用BP神经网络对ET0序列和分解得到的IMF进行训练,得到ET0序列的预测模型,并对ET0进行预测,最后将预测值及单纯的BP神经网络预测值分别与真实值进行对比分析。结果表明:EMD-BP模型预测值的平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对差(MAD)及判定系数(R2)分别为1.32%,0.03...
[期刊] 物流技术  [作者] 周云霞  
将配送中心和需求点抽象为节点,将道路抽象为线段,形象地描述了区域物流网络结构图,然后采用Dijkstra算法求解区域物流网络的最短路径,得出了配送中心库存量预测模型。最后结合实际例子对预测模型进行了验证,结果表明,多配送中心库存需求量预测模型能够对配送中心库存量进行有效的预测,对库存管理具有很好的指导作用。
[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。
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 崔东文  
湖库总磷(TP)含量与环境因子的相关性往往并不显著,导致总磷预测精度不高,效果不理想。为提高总磷的预测精度,提出一种基于BP、Elman、RBF、GRNN(以下简称BP等4种)神经网络算法原理的组合预测模型,将影响总磷预测精度的NH+4-N、CODMn和透明度3个相关因子作为BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,构建3输入1输出的单一预测模型;以BP等4种单一模型预测结果作为下一BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,从而构建4输入1输出的一次组合预测模型;再以一次组合神经网络模型预测结果作为下一BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,构建4输入1输出的二次组合...
[期刊] 企业管理  [作者] 陈焱  韦心宇  严谨  
近年来,电厂煤种复杂多变,配煤掺烧已成为我国燃煤电厂燃料和发电运行的主要技术手段之一,如何在多煤种条件下实现燃料采购与发电运行的协同管控,并进行精细化的配煤掺烧工作成为电厂面临的难题。本成果针对燃煤电厂普遍存在的配煤掺烧下库存结构失衡的问题,创新性的引入了动态规划和大数据分析
[期刊] 统计与决策  [作者] 李晓静  
文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来1~3个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李晓静  
文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来13个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 吴巍  周孝德  王新宏  程文  
【目的】针对传统多沙水库冲淤预测模型难以准确、迅速预测某一具体水库调度运行方式下泥沙的冲淤变化过程,无法为制定合理水库调度运行方式提供决策依据的不足,构建一种计算效率高、能保证一定计算精度且相对简便的泥沙冲淤预测模型。【方法】将人工神经网络及粒子群优化算法引入到多沙水库冲淤预测中,构建基于自适应粒子群算法优化BP神经网络的多沙水库冲淤预测模型,并将该模型应用于冯家山水库库区泥沙冲淤形态、冲淤量的预测,验证其实用性。【结果】将多沙水库冲淤变化过程视为一个非线性动力系统,利用人工神经网络处理大规模复杂非线性动力学问题的优势,在采用自适应粒子群优化算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化的基础...
[期刊] 金融理论与实践  [作者] 徐诚  
近年来,我国国库现金管理工作稳步推进,但从工作实践看,中央国库现金管理的操作规模并不大1,国库库存始终较高,地方国库现金管理只有北京2等6省市纳入试点。虽然全面放开地方试点、大幅扩大操作规模还面临政策上的争议或矛盾,但技术上的困难也是不容忽视的问题,比如在确保未来支付需要的前提下如何根据现金流量来准确确定国库期初最佳库存。在分析国库支付需要及现金流基本特征的基础上,借鉴企业随机现金流模型来预测国库期初最佳库存。
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