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作者: 王(8712); 张(7218); 李(7058); 刘(6661); 陈(4692); 杨(3359); 晓(3298); 赵(2773); 周(2767); 吴(2417); 文(2391); 华(2358); 伟(2319); 林(2267); 孙(2189); 黄(2159); 丽(2113); 明(2065); 徐(2031); 志(2023); 玉(1659); 朱(1644); 军(1626); 平(1601); 郭(1586); 胡(1537); 红(1486); 峰(1462); 建(1437); 艳(1409)

学科: 济(14983); 经济(14969); 管理(7836); 中国(6811); 方法(5736); 城市(5692); 业(5337); 数学(5108); 数学方法(5029); 地方(4804); 企(4371); 企业(4371); 城市经济(4035); 环境(2552); 理论(2496); 业经(2489); 方城(2379); 发(2369); 学(2357); 贸(2021); 贸易(2021); 信息(1936); 易(1921); 产业(1908); 和(1837); 划(1707); 资源(1661); 地方经济(1656); 农(1631); 技术(1482)

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期刊: 济(16752); 经济(16752); 研究(12661); 中国(6638); 城市(6258); 科学(6048); 管理(5771); 学报(5307); 问题(3978); 发(3938); 大学(3917); 学学(3688); 财(3436); 技术(3240); 图书(3164); 农(3093); 统计(3074); 策(3038); 现代(2782); 资源(2762); 教育(2666); 决策(2662); 发展(2641); 展(2641); 经济研究(2621); 地理(2544); 情报(2487); 业经(2414); 城市问题(2369); 财经(2272)

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城市用水量的神经网络预测

[期刊] 数量经济技术经济研究 [作者] 苏文利

本文以城市用水量为研究对象,将其看作人均年实际收入、水价和用水人口的非线性函数,并采用神经网络和灰色预测法等方法对其进行预测,最后在此基础之上,再利用神经网络的非线性特性对未来城市用水量进行预测。并且对天津市的数据作了验证,其结果表明:相对误差较小,预测精度达到了要求。

关键词：神经网络城市用水量灰色预测

基于MATLAB7的神经网络在灌溉用水量预测中的应用研究

[期刊] 沈阳农业大学学报 [作者] 唐延芳迟道才王殿武吴萍张瑞

灌溉用水量的预测对于灌区管理工作具有重要的指导意义,使用神经网络方法预测灌溉用水量。介绍了BP网络的算法步骤,并且以铁甲灌区为例,使用软件MATLAB7对所设计的网络进行学习和训练,隐含层单元数的选取采用实验法,最终以隐单元数为13的网络预测性能最好,误差也达到精度要求。所建模型可以预测铁甲灌区的灌溉用水量。

关键词：灌溉用水量 BP网络预测铁甲灌区

Elman反馈型神经网络模型在灌溉用水量预测中的应用

[期刊] 沈阳农业大学学报 [作者] 吴萍迟道才王殿武马涛刘鑫孙号茗

灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与传统的预测方法相比,具有网络稳定性高,训练误差曲线比较平滑,模型预报精度较高等优点。

关键词：灌溉用水量神经网络 Elman模型辽阳灌区

基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测

[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版) [作者] 景亚平张鑫罗艳

【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的...

关键词：需水量灰色神经网络马尔科夫链组合预测模型

基于人工神经网络算法对水稻需水量的预测

[期刊] 华中农业大学学报 [作者] 刘倩熊丽荣

水稻需水量预测是节水灌溉规划的基础,由于BP神经网络在解决多参数非线性问题表现出极强的自适应能力,从而可以科学准确预测需水量。本研究从多个影响因子分析出发,得到了BP神经网络模型,并结合实际数据进行了检验。试验结果表明,该模型能够较好地反映气象因子与水稻需水量之间的关系,预测精度高。

关键词：神经网络需水量预测模型

降水量的BP人工神经网络预测模型及其应用

[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 %。

关键词：降水量 BP人工神经网络预测模型

神经网络与预测方法研究

[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

关键词：神经网络预测方法研究时间序列预测占用资金人工神经元模式识别日库存前向网络传统预测方法处理单元

基于修正组合模型的包头市用水量预测分析

[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版) [作者] 冯天梅张鑫

【目的】建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,为城市用水量的准确预测提供支撑。【方法】在运用灰色关联性分析法确定用水量变化的主要影响因素的基础上,建立了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,将该模型应用于包头市2009和2010年的用水量预测,并将其预测结果与灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的预测结果进行比较。【结果】包头市用水量受人口、国内生产总值、工业总产值、建成区绿化覆盖率、耕地面积及工业用水重复利用率的影响较大,利用建立的基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型对包头市2009和2010年用水量进行预测,并与实际用水量进行比较后表明,其相对误差分别为0.16...

关键词：包头市用水量预测组合灰色神经网络马尔科夫链

基于AM残差修正的GM(1,1)模型的用水量预测

[期刊] 统计与决策 [作者] 孙丽芹常安定位龙虎

一个城市的总用水量预测是该城市防洪防灾的重要依据,文章以灰色预测理论为基础,运用AM(简单滑动平均)残差来修正GM(1,1)模型,对北京市年总用水量进行预测,并与传统的GM(1,1)模型预测结果进行比较。结果表明:修正的GM(1,1)模型比传统的预测精度大大提高,具有可行性与实用性,该模型对未来城市总用水量预测具有重要的理论和实践意义。

关键词：灰色理论残差修正简单滑动平均预测用水量

神经网络:预测的突破;还是时髦?

[期刊] 预测 [作者] Chris Chatfield 郭明

大约20年以前,我记得曾经有人对我说过博克斯—詹金斯方法(当时还处于它的发展初期)对于大多数预测者的需要来说是一个很好的响应.它似乎包含了当时预测者可能使用的方法的很多特殊情形,包括各种形式的指数平滑方法.在许多方面,时间已经证实了这种说法,以致博克斯—詹金斯方法今天还可以被看到。它不是一种灵丹妙药

关键词：指数平滑博克斯神经网络预测者詹金斯时间序列对我说自回归模型股票市场价格预测领域

神经网络用于一类曲线预测

[期刊] 预测 [作者] 于德江

1 引言近年来,神经网络(Neural Networks)的研究在国际上受到了极大关注。由于它以分布式存贮和并行协同处理为特色,不仅对人工智能的研究者产生了极大吸引力,而且由于其可学习性也使系统工程的研究者产生了极大兴趣。神经网络的作用函数通常是非线性函数,当众多的神经元形成一个网络并动态运行时就构成了一个复杂的非线性动力系统,它可表示极其复杂的非线性模型系统。在国际上神经网

关键词：神经网络反向传播非线性动力系统学习速率模型辨识非线性模型学习性隐节点预测模型线性函数

汇率预测的神经网络方法及其比较

[期刊] 财经科学 [作者] 谢赤欧阳亮

浮动汇率兴起以来,大量的参数方法和非参数方法被用于汇率预测,神经网络是其中的一种。神经网络方法在汇率预测中的应用有三种不同的方法:同质神经网络模型、异质神经网络模型和神经网络组合模型。本文讨论了三种神经网络预测模型的特点以及局限性,并通过对这三种方法的比较得出结论:神经网络组合模型充分考虑了汇率的线性特征和非线性特征,比同质神经网络和异质神经网络预测模型更系统、更全面,能更好地进行汇率预测。

关键词：汇率预测汇率波动神经网络