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[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 赵耀文  
[期刊] 山西财经大学学报  [作者] 王成军  左新慧  
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
[期刊] 价格月刊  [作者] 刘水杏  王国军  
小城镇商业用地估价方法──路线价估价法西北农业大学经贸学院邮编:712100刘水杏,王国军小城镇商用地与大城市商用地相似,是人们从事商品贸易的场所,一般处于市中心较繁华且临街的地段,并且在不同的商用地块上由于区位的差异而导致经营者收益的差距。但小城镇...
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 张晓平  周芳芳  谢朝  
研究目的:分析人工神经网络应用于房地产估价的思路以及估价流程,采用Matlab神经网络工具箱函数编程来实现基于神经网络的房地产估价模型的构建、训练与仿真。研究方法:文献资料法和案例分析法。研究结果:以训练样本为基础,建立基于神经网络的房地产估价模型,用测试样本检验,得出估价模型的精度较高。研究结论:神经网络对包含多种因素影响的房地产估价具有优势,基于神经网络的房地产估价模型具有很强的实用性和可操作性。
[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] 中国土地科学  [作者] 伍育鹏  薛剑  
研究目的:分析现行农用地估价体系,提出改进建议。研究方法:综述法,系统分析法。研究结果:成本法与剩余法不宜简单应用在农用地估价领域,收益还原法与市场比较法在应用时还需要改进。研究结论:产能是农用地价值的核心来源,在农用地转为建设用地时,估价除应体现区位条件价值外,还需补偿农业产能的损失。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨成  程晓玲  殷旅江  
本文从影响公司股价的核心上市公司质量出发,利用公司在各个层面的财务指标来预测股价,实现了在思想上的创新。在传统的线性模型预测的基础上,探索应用BP神经网络模型对上市公司的股价表现做出预测。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 杜新乐  
全球化浪潮下,国际投资活动方兴未艾,东道国投资环境评估成为投资者最为关注也是最为棘手的问题。本文在分析以往评估方法的基础上提出了基于类神经网络的海外投资环境评估模型,在给出具体评估程序的同时,着重探讨了倒传讯神经网络的学习机制,发现以其强大的自学习功能在解决投资环境评估等复杂问题时取得了较佳的效果。本研究的目的在于为我国企业向海外扩展提供一个科学、高效的决策模型,提高我国企业海外投资的质量。
[期刊] 技术经济  [作者] 李健  
通过对规制特征、规制影响结果特征和现有规制影响评估方法进行分析,构建了规制影响评估指标体系,并利用人工神经网络的自学习、非线性动态处理等特征建立了基于模糊神经网络的规制影响评估模型。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 吴开微  陈娟  
本文探讨了模糊神经网络在确定工程造价中的应用方法和途径。分析影响工程造价的因素,提取特征值,利用Madalines网络和RBF网络估测工程造价,通过实例计算,表明运用模糊神经网络估测土建工程造价和工程工料消耗量是可行和有效的。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 何有世  
本文在详细分析CIMS项目实施风险因素的基础上,得出影响CIMS应用项目实施的企业内外两个方面的5大类20个风险因素,并建立了评价CIMS项目风险的神经网络模型及模型优化调整规则。采用模糊综合评价和所建神经网络模型相结合的方法,综合评判CIMS项目投资风险的概率大小。
[期刊] 商业经济与管理  [作者] 柳宗伟  毛蕴诗  
针对商业银行网点选址的重要性和复杂性 ,讨论了影响网点选址的主要因素及其内容的确定和量化方法 ;在分析现有选址分析方法不足的基础上 ,提出以GIS(地理信息系统 )为可视化分析平台、以神经网络和遗传算法为分析模型的综合选址方法 ;最后 ,以广州某大型商业银行的网点规划为案例 ,对本文提出的选址方法进行了全面的实践 ,并取得了较好的实践效果。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 范胜龙  邱凌婧  茹凯丽  陈巧燕  胡勇  
为建立农用地(耕地)质量评价模型,客观准确地进行农用地(耕地)分等,减少现行农用地分等方法中的人为因素影响,提高农用地分等的精度。以福建省长泰县丘陵山地区为实证研究区,通过无监督网络——自组织特征映射网络(SOM)筛选出2 602组典型样本,分别进行有监督网络——BP神经网络和支持向量机(SVM)的学习训练,将分等指标作为输入变量,以农用地自然质量等指数和等别作为输出变量,分别建立BP神经网络农用地分等模型与SVM农用地分等模型并对其精度进行分析。BP神经网络模型的评价正确率为89%,精度较高;支持向量机(SVM)模型的评价结果正确率为99%,达到高精度等级。2种模型均能满足农用地分等的精度要求,但SVM模型较BP神经网络效果更好,更适合应用于农用地分等工作。
[期刊] 统计与决策  [作者] 高博  王启敢  张艳锋  
传统的参数模型定价方法,常常存在假设条件与现实不符的问题。神经网络方法针对该问题提供了一种全新的思路。文章利用径向基神经网络和BP神经网络对权证进行定价模拟,并用定量的指标衡量模型的优劣,研究发现神经网络方法优于传统方法,并且RBF模型优于BP模型。
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