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[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] 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]
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] 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] 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] 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] 商业研究
[作者]
李洋 王立海
供应链环境下的供应商信用评价是企业优化选择供应商合作伙伴的关键,主成分分析法可以避免主观因素的影响,通过建立供应商信用等级评价指标体系和评价模型,对选取的8家供应商信用等级进行正确评价,为供应商信用评价提供有效的分析手段。
关键词：
供应商信用 主成分分析 评价体系
[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] 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] 物流技术
[作者]
白世贞 李泽飞 鄢章华
供应商评价是预防供应中断发生的有效措施,从供应商风险评价的角度讨论了供应中断风险管理中供应商选择的重要性,建立了供应中断风险下供应商评价的指标体系,在此基础上,结合主成分法与熵值法计算供应商的得分并进行排序,最终得到供应商的优劣等级,为供应商的选择提供理论依据。
关键词：
供应中断 供应商评价 主成分析法 熵值法
[期刊] 管理评论
[作者]
朱庆锋 徐中平 王力
本文基于风险管理的角度,运用模糊综合评估法和BP神经网络法开展企业控制活动设计、运行风险状况、安全等级评估。文中选择化肥生产企业作为评估样本,结合企业经营特点及发展现状,以及内部控制活动所涉及的范围,开展了样本企业内部控制活动评估的实证分析,并将两种方法得到的评估结果进行对比分析,交叉验证,得到评估结果与企业实际控制活动情况基本吻合的结论,验证了方法的有效性、可靠性及实践指导性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭宇 王晰巍 杨梦晴
[目的/意义]对网络社群中用户的知识消费行为进行深入分析,建立知识消费用户体验评价指标体系,以充分挖掘网络社群用户的知识需求,提升网络社群知识产品的质量。[方法/过程]首先对网络社群知识消费用户进行深度访谈和调查,获取用户在网络社群知识消费过程中有关用户体验的研究资料,通过扎根理论质性研究方法分析归纳网络社群知识消费用户体验评价指标体系,利用BP神经网络对所建立的评价体系进行验证。[结果/结论]构建了网络社群知识消费用户体验评价体系,提出了"个性需求、成长需求、知识属性、社群属性"4项一级指标和"满足心理
[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
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