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[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] 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] 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] 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] 物流技术
[作者]
邬建平 周希良
用核主成分分析法（ＫＰＣＡ）、改进的粒子群算法（ＭＰＳＯ）和ＢＰ神经网络构建电子商务信用风险预警模型（ＫＰＣＡ－ＭＰＳＯ－ＢＰ）。首先，用核主成分分析（ＫＰＣＡ）对电子商务信用风险指标进行降维处理，接着用改进的粒子群算法（ＭＰＳＯ）对ＢＰ神经网络的惯性权重和阈值进行搜索，确定惯性权重和阈值的大小，再用ＢＰ神经网络对电子商务信用风险的１３家企业的数据作为训练集，对其进行训练，用另外５家企业的数据作为测试集，对其进行测试。实验结果表明：ＫＰＣＡ－ＭＰＳＯ－ＢＰ模型预警的误差最小，说明组合模型是合理的。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张兴会 杜升之 陈增强 袁著祉 莫荣
经济预测问题是典型的多指标小样本复杂系统的预测问题。神经网络非常适用于复杂非线性系统的处理,但神经网络的规模是影响它的泛化能力的一个主要因素。特别在样本集少,指标多的情况下,要保证神经网络的泛化能力,如何降低神经网络的规模就成为亟待解决的关键问题。本文提出了用主成分分析法从根本上降低神经网络的规模,提高神经网络的泛化能力的方法。并对我国失业问题进行了预测,取得了良好的预测结果。
关键词：
主成分分析 神经网络 泛化能力 失业预测
[期刊] 地理科学进展
[作者]
刘柯
城市建成区规模受社会、经济、城市环境等诸多因素影响,传统统计方法难以准确预测城市建成区的面积。人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能,在各类预测研究中得到了广泛的应用,尤其是BP神经网络。主成分分析可以在有效保留数据信息前提下对数据进行降维,它与BP神经网络的结合主要在数据输入端,通过减少输入层神经元个数,增强网络性能,提高预测精度。本文以北京市为例,综合运用主成分分析和BP神经网络方法建立预测模型,以1986￣2003年数据为学习样本,以2004年数据为检验样本,对2005年北京市城市建成区面积进行模拟预测。预测结果表明,基于主成分分析的BP神经网络预测结果与实际值的相对误差为2.8%,比传统BP神经网络预测精度提高1.8个百分点,网络训练收敛速度也更快,其预测精度和效率都有不同程度的改善。
[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] 技术经济
[作者]
肖智 李文娟
本文针对信用评估指标维数较高的问题,运用主成分分析与支持向量机理论建立了一个新的个人信用评估预测模型。为反映该模型在信用评估分类方面的优越性,又分别建立了基于神经网络、K近邻判别分析等多种理论的信用评估模型,并用同一组数据对不同的模型分别进行训练,然后比较其预测分类正确率。实验结果表明,基于主成分分析与支持向量机理论的个人信用评估模型具有较优的预测分类正确率。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
陈华溢
要对企业文化实施有效管理,必须建立一套切实可行的企业文化影响力评价体系,对企业正在运行的文化系统进行测评,便于管理者调整战略和战术,保持文化建设的有效性。本文首先建立企业文化影响力评价体系,然后用BP神经网络评价方法对企业文化影响力进行评价,并且用计算机处理统计数据,实现了对企业文化影响力的定量化评价,为企业管理者提供决策依据。
关键词：
企业文化 影响力 BP神经网络
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
熊志斌
传统的主成分分析(PCA)本质上是一种线性映射算法,无法有效处理非线性关系的数据。在分析自联想神经网络(AANN)的基础上,借鉴传统PCA方法中的序数主成分概念,提出基于顺序自联想神经网络(SAANN)的非线性主成分分析法(NLPCA)。进一步,结合神经网络(NN)和Logisitic模型,以我国上市公司为研究对象,分别构建基于NLPCA-NN和NLPCA-Logisitic的信用评估模型。实证结果及ROC曲线分析表明,本文构建的NLPCA相比传统的线性PCA方法能有效实现数据的非线性特征提取与降维,提高模型预测性能;在相同PCA方法处理数据的条件下,神经网络模型的信用评估效果要好于Logis...
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘小莲
供应商在交货、质量及库存等方面严重制约着下游企业,其绩效对下游企业的影响越来越大。对供应商绩效进行有效评估是现代企业在信息化及全球化市场竞争中得以生存的重要保障。为了对供应商的绩效进行有效评估,提出了一种面向不完全信息的基于神经网络和数据包络分析的评估方法。本方法首先识别需要考虑的评估标准,然后根据历史数据及专家意见训练神经网络;供应商的最终评估将由数据包络分析完成,并获取神经网络的最终结果。仿真实例表明了本方法的可用性、可行性和正确性。本方法可极大丰富、完善和充实不完全信息环境下供应商的评估方法与现实应用。
关键词：
供应商评估 神经网络 数据包络分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谢瑞霞 李秀霞
[目的/意义]作者合著是科学计量领域的重要研究内容,识别合著中高影响力作者可以为人才引进、资源分配等提供决策参考。为丰富已有的合著作者影响力指标体系,文章提出一种新的评价指标——相对接近度Rc (Relative closeness)指数。[方法 /过程]用作者"论文影响力"反映自身影响力,用"介数中心度"反映网络影响力;采用熵权法确定作者两种影响力的客观权重,通过TOPSIS模型定义指数,以综合量化合著作者的影响力。并以《中国图书馆学报》2008—2017年的论文作者为例,计算作者的Rc指数,与其h指数、破坏力指数进行对比。[结果/结论]结果表明:Rc指数综合考虑了合著作者的自身影响力和网络影响力,评价效果更全面,区分合著作者影响力排名的效果更好。
关键词：
合著网络 作者影响力 熵权法 评价指标
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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