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[期刊] 当代财经
[作者]
杨超 李志强
多指标综合评价是经济统计研究的一个活跃领域,本文尝试进行移植方法的适应性研究,在运用主成分分析法的基础上采用神经网络赋权相集成的多策略评价赋权方法对多指标进行综合评价,试图探索一条新途径。
关键词：
主成份 神经网络 多策略评价 赋权
[期刊] 投资研究
[作者]
刘笑天 赵胜民
本文使用BP神经网络模型对股票价格的时间序列进行预测,并利用在线学习算法对资产组合的权重配置进行实时调整,构建了基于神经网络的在线学习(OLNN)策略。以中国A股市场实际数据为基础的数值分析结果表明,OLNN策略不仅具有高效的运算效率和良好的参数稳定性,而且相比于其他交易策略,OLNN策略在累计收益率、夏普比率、最大回撤率等方面有更优异的表现。
关键词：
神经网络 在线学习 夏普比率
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
宋新明 居勇 曾鸣 卫炜 褚烨
为了加强电力公司对电力客户信用风险的事先控制,降低电力公司运营风险,需要对电力客户按信用等级进行分类,确定不同客户的信用风险等级,以便执行不同的信用风险控制策略。本文通过将定量与定性的指标相结合,建立了电力客户信用评价指标体系。引入主成分分析法和改进的BP神经网络法,将两者相结合,建立数学评价模型。通过将指标体系中的各指标带入该模型进行测算,可以计算出电力客户信用风险大小,从而确定各个客户信用风险等级。实例研究表明,利用此指标体系和数学模型能够准确地判断电力客户所处的信用等级,对于电力公司规避电力客户信用
[期刊] 管理评论
[作者]
张文勤 石金涛
提出一种基于主成分分析的BP神经网络模型,用于管理人员胜任力的综合评价。首先采用主成分分析方法对众多评价指标进行降维处理,在此基础上,构建管理人员胜任力的BP神经网络评价模型。实例证明,主成分神经网络模型在胜任力综合评价中比通常的BP神经网络模型有更好的效果。
关键词：
胜任力 主成分分析 BP神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
匡后权 吉松涛 曾武佳
文章采用主成分分析和BP神经网络相结合的方法,采用的1978～2005年服务业相关数据和服务业产值为训练数据,通过BP神经网络建立主成分到服务业产值之间的映射关系。将2006～2007数据作为仿真预测数据,进行样本仿真。验证结果表明:文章采用的方法可以较为准确地拟合原始样本,有较高的预测精度,可以对西部服务业产值进行较为准确的预测。此方法具有一定的理论和现实意义。
关键词：
主成分 BP神经网络 产值预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
周晶晶 贺勇 诸克军
文章提出采用基于主成分的BP神经网络来对油田产量进行预测。主成分分析法用于将输入变量维度降低且互不相关;BP神经网络因其自组织、自学习的动力机制实现输入输出空间的非线性映射。以江汉油区为例的研究表明,该方法具备较高的预测精度,在复杂经济时间序列的预测中有一定的应用前景。
关键词：
石油产量预测 主成分分析 BP神经网络
[期刊] 商业时代
[作者]
李广春
本文从盈利能力、资产质量、债务风险和经营成长能力四个方面选取创业板企业财务绩效的评价指标,基于主成分分析法构建了其评价指标体系,通过BP神经网络建立了财务绩效的评价模型,最后对创业板企业财务绩效进行了实证分析,验证了模型的有效性。
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
李宏 李建武 宋玉龙
提出采用神经网络集成技术对中国失业预警系统进行建模,以克服当前失业预警系统建模中存在的小样本、高维度、非线性、噪音数据等难题。采用BP神经网络回归模型对失业率进行预测;基于两种集成技术Bagging与AdaBoost对多个神经网络进行集成,以获得比单个预测模型更好的精度与稳定性;最后基于广东省的社会经济调查数据进行了实证分析,实验结果表明:在对失业率的预测上,Bagging集成方法的预测效果优于Adaboost集成方法,也优于单个最好的神经网络模型。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
佟泽华 刘文云 韩春花 綦振法
知识集成有利于提高企业的知识创新能力,并形成企业的核心优势。因此,了解和评价企业的知识集成能力状况对企业来讲具有重要的意义。文章在已有研究的基础上,从企业组织层面的知识集成能力、企业员工个人层面的知识集成能力、企业知识集成环境水平3个方面,构建了企业知识集成能力的评价指标体系,并提出了基于模糊神经网络的企业知识集成能力评价模型。该模型不仅具有模糊处理的功能,还具有很强的自学习能力和非线性映射能力、高度的容错性和鲁棒性。最后进行了实例分析。该方法克服了已有研究方法的一些不足,因而对于企业知识集成能力评价研究具有一定的帮助和启示。
关键词：
企业 知识集成 指标体系 模糊神经网络
[期刊] 城市发展研究
[作者]
杨励雅 邵春福
为解决输入变量过多所造成的BP神经网络系统效率下降问题,提出一种主成分分析-BP神经网络的道路客运站场布局决策方法。首先,利用主成分分析方法,将个数较多的原始输入变量群变换为一组个数较少且彼此独立的新输入变量;然后,将新的输入变量群作为BP神经网络的输入进行道路客运站场的布局决策;最后,以廊坊市道路客运站场布局为例验证了方法的有效性。
关键词：
主成分分析 BP神经网络 站场布局 决策
[期刊] 现代管理科学
[作者]
冯岑明 方德英
文章利用神经网络建立了多指标综合评价模型,采用隶属函数对评价指标进行了描述。运用BP神经网络的自学习、自适应、自组织功能,在输入评价指标后网络将输出最终的系统目标评价值,达到精确评价和最优决策的目的。最后,以实例验证了这种方法的准确性和可操作性。
关键词：
多指标综合评价 神经网络 科技能力
[期刊] 情报学报
[作者]
李勤敏 郭进利
为了更合理地评价科研人员的学术影响力,本文考虑了6个作者影响力因子,并用多元统计方法综合为一个评价作者影响力的指标。首先,提出和改进与影响力有关的各个影响因子;然后,用主成分分析法提取主成分,用加权秩和比法综合各个主成分;最后,用神经算法学习预测,得出预测模型。对291个作者进行实证分析,对比传统指标发现:改进指标具有良好的区分性、相关性和综合性,能够更加全面地对科研人员的影响力进行评价。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于卓熙 秦璐 赵志文 温馨
广义回归神经网络能够大大降低人为因素带来的误差,具有更加精准的预测效果。针对股票价格数据的非线性、非平稳性问题,文章运用主成分分析法对影响股票价格的指标进行降维,基于广义回归神经网络模型对股票价格进行预测研究。并将模型预测结果与股票价格的ARIMA建模预测结果进行对比,以均方误差和平均绝对误差百分比作为评价指标。对比结果表明,在价格预测方面,基于广义回归神经网络的预测模型要优于ARIMA模型,可以获得更准确的结果。
[期刊] 技术经济
[作者]
朱双东 赵建国
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