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[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] 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] 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] 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] 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] 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] 会计之友
[作者]
岳喜马 魏微
高校暂付款管理水平关系着资金使用效率与财务风险防范能力，甚至影响着高校会计信息的真实性。高校财务管理的精细化这一目标直接对暂付款管理提出了更高要求。文章根据Ａ省３０所省属本科高校２０１４年暂付款及影响暂付款规模的本年收入、本年支出、差旅费、专用材料费、其他商品服务支出与设备购置费６个主要因素数据，建立ＢＰ人工神经网络预测模型，仿真拟合历史数据，并利用仿真模型预测暂付款规模，与主成分回归模型比较，验证其预测精度。数据实证研究结果表明ＢＰ神经网络能捕捉到暂付款与其影响因素之间的非线性特性规律，能更好地预测暂付款规模。
[期刊] 建筑经济
[作者]
邓宇轩
随着交通强国的推进，城轨在现代化城市交通体系中承担起更加重要的作用，而如何高效地利用已有建设数据是投资控制的重点。针对目前BP神经网络在造价预测方面的缺点，本文提出自适应PSO-BP神经网络算法，并基于已建城轨建设数据对算法性能和造价影响因素进行分析。结果表明，自适应PSO-BP神经网络改善了BP神经网络的稳定性和精度，预测结果表明在车站数量小于17座时，线路长度与车站数量对工程造价的影响呈非线性关系；在车站数大于17座时，线路长度与车站数量对工程造价的影响呈线性关系，其中车站数量的影响约为7亿元/站，线路长度的影响约为3亿元/km。
关键词：
城市轨道交通 造价预测 神经网络
[期刊] 建筑经济
[作者]
李欢 董娜 潘敏 余睿 熊峰
以2016年1月至2020年4月成都市房价指数月度同比数据为研究对象，基于网络搜索数据——百度指数，运用主成分分析(PCA)筛选关键词，自回归分布滞后模型(ARDL)确定关键词滞后阶数，建立 PCA-ARDL-BP房价指数组合预测模型。结果表明：基于网络搜索数据和PCA-ARDL-BP组合模型的房价指数预测的平均绝对百分比误差不超过2%，为宏观经济指标预测提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆利军 廖小平
运用科学的预测模型对旅游客流量进行及时、准确预测,对提升旅游者的出行体验和促进旅游产业的发展意义重大。文章分别以基于BP和Elman神经网络构建的模型为基准模型,提出引入EMD方法改进传统BP预测模型,以探究互联网时代游客出行新特征。实证分析以张家界为例,研究发现:(1)EMD方法能够有效提高数据质量;(2)根据分量特征不同而重新组合形成向量的方法可有效缩短网络训练时间,进而提升游客量预测精度。
[期刊] 建筑经济
[作者]
谢金豪 刘文昌
建筑工程项目造价预测是待建项目的一个重点，而传统造价预估手段已不能满足当前建筑业向数字化转型的要求。提出引入一种智能算法进行造价预测的方法，即建立基于GA-BP神经网络的建筑工程造价预测模型。以收集的30组样本数据为例，运用BP模型和GA-BP模型进行对比实验。实验表明，无论是单一BP神经网络预测模型还是经GA优化后的预测模型都对项目造价有着出色的预测效果。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 王文涛 王思宇
农村用电量预测是县级供电部门的重要工作之一,其受国民生产总值和上年度用电量的影响,具有一定的随机性。利用BP神经网络建立了农村用电量预测模型。通过应用实例分析表明,预测结果和实际结果有很好的一致性。
关键词：
神经网络 预测模型 农村 用电量
[期刊] 软科学
[作者]
曹国华 赵晰 尹林林
以深交所大非股东为研究对象,将BP神经网络结合rough集理论应用于大非减持度预测,构建一套减持度预测系统,测试结果表明该预测系统平均预测准确度较高,具有实用性,能够为普通投资者及监管者提供参考作用。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
刘庭洋 李烨 浦仕磊 李志宇 李文静 吴奇 王云月
【目的】稻瘟病是水稻主要病害之一,严重制约水稻高产稳产。近年来随着品种布局、耕作制度改变及气候变化的影响,其流行程度年度间波动很大。目前,稻瘟病在云南省各水稻产区呈现中等偏重发生的趋势,预测预报作为指导防治的先行者,具有重要作用。【方法】为了及时有效的做好稻瘟病防范工作,本研究采用稻瘟病发生相关气象因子及田间穗瘟病情指数,利用BP神经网络技术,选取德宏州芒市为试验点开展稻瘟病预测预报研究。【结果】从气象因子与预测对象的相关性来看,筛选出来的各气象因子与病情指数之间都存在较强的相关性,其理想输出和实际输出值
关键词：
稻瘟病 BP神经网络 预测预报
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