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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
廖建军 郭秋萍 李筱宁
以网络监督情报预警作为研究对象,提出了基于垂直搜索引擎和Web数据挖掘技术的情报预警系统框架,有效地从互联网上获取并分析相关舆情,达到预警和监督管理的目的。经系统性能分析表明其查准率高于通用搜索引擎。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
胡援成 康鸿
文章运用BP神经网络方法,构建了主权债务危机早期预警系统。通过对1991-2006年54个发展中国家宏观经济及债务状况数据的实证研究发现,该系统能对未来三年内出现的主权债务危机事件起到较好的预警作用,预警总体效果达86.7%。同时,与二元Logistic模型进行预测对比,发现运用人工神经网络方法对主权债务危机进行预警比二元Logistic方法具有相对优势。
关键词：
早期预警系统 主权债务危机 BP神经网络
[期刊] 国际经贸探索
[作者]
陈靖 唐斌
建立对外经贸监测预警系统必须能够对对外经贸的波动情况、效益情况、未来发展、政策效应以及国际收支平衡情况进行监测和评价,遵循系统分析辅以全面分析、动态分析辅以静态分析、定量分析与定性分析相结合的原则。对外经贸监测预瞽系统的基础指标大致可分为综合指标、收支指标和调节指标三类,其具体分析方法有景气动向分析法和景气程度分析法两种。
[期刊] 当代财经
[作者]
陈仲常 吴永球
基于我国29年的历史数据,采用BP神经网络模型对我国的失业风险预警问题进行研究。结果表明,神经网络方法在失业风险系统中具有优良的预警效果,其对失业风险综合警情值的预测误差小于3%。相对于景气分析预测法、时间序列分析、灰色预测模型以及回归预测模型等技术,神经网络方法不仅具有良好的预测精度,同时还具备较强的容错能力和泛化能力。因此,在构建我国的失业风险预警系统中,神经网络模型应该是一种被优先考虑的方法。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
李方一 肖夕林 刘思佳
网络搜索直接反映了互联网用户的行为与心理,随着用户的不断增长,海量的网络搜索数据对社会经济发展趋势的指示作用不断被发现并研究。文章以安徽省为例,选取区域工业增加值等指标为预测目标,基于经济波动与大数据的相关理论,运用K-L信息量法与时差相关性分析对大量国际国内经济指标与特定关键词的百度搜索指数进行筛选,得到区域经济先行指标,建立区域经济预警模型,并对模型进行了拟合检验和预测检验。结果显示,部分关键词的网络搜索数据能够有效地用于预测区域工业增加值和社会消费品零售额的月度变化,预警模型具有较好的准确性与时效性
[期刊] 会计之友
[作者]
戴东 曾繁荣 蒙良
文章基于高校财务指标的构建,从构建财务数据仓库、引用OLAP技术进行财务分析以及运用数据挖掘技术进行财务预警模型三个方面就运用商业智能技术构建高校财务预警系统进行研究。
关键词：
商业智能 财务指标体系 财务预警
[期刊] 统计与决策
[作者]
谭顺勇 李军 王明超
文章首先对经济预警的相关方法——扩散指数法、判别分析法等进行了简单的介绍,接着提出股市预警系统——模糊综合评价法;在选取股市预警指标的基础上,利用模糊评价模型对股市状态进行综合评价,最终判断股市预警状态,显示预警信号。
关键词：
模糊理论 预警 模型 研究
[期刊] 建筑经济
[作者]
王乾坤 冯海洋 杨蜜 王亚珊
传统的关键链进度预警由于计算量大、缺乏可视化管理平台,信息共享常发生偏差和滞后。通过构建基于BIM的关键链进度预警系统以解决上述问题,系统包括BIM模型管理、缓冲区监控和警度报告三个模块。通过将关键链中的缓冲区作为只消耗时间的任务插入进度计划,并在BIM模型中创建对应缓冲区图元,以构建4D BIM模型。利用信息采集技术自动采集实际进度数据,依据项目进展动态设置缓冲触发点,最后基于BIM模型进行二次开发,实现进度预警的可视化和集成化。
关键词：
BIM 关键链 进度预警 缓冲区
[期刊] 统计与决策
[作者]
尹占华 张文彬 王晓军
文章设计了一种能够反映行业风险变化的预警系统,并在系统中采用了支持向量机和人工神经网络等多种模型同时对样本行业进行批量处理和交叉检验。实证结果显示,支持向量机较其它模型具有明显的预测效果,成本低且效率高,特别适合于对目标行业进行初步预警。
关键词：
行业风险预警系统 支持向量机 交叉检验
[期刊] 中国财政
[作者]
蔡根
根据中共中央办公厅、国务院办公厅《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》精神，国家正在探索对省以下地方审计机关实施垂直管理。２０１５年已在江苏、浙江、山东、广东、重庆、贵州、云南等７个省市进行改革试点。作为地方财经监督重要组成部分的审计监督和财政监督是相互支持、相互补充的关系，审计监督体制的改革必将给财政监督带来重大影响。
[期刊] 预测
[作者]
黄小原 肖四汉
神经网络预警系统黄小原肖四汉（东北大学工商管理学院１１０００６）（辽宁省委办公厅）ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＷａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍＨｕａｎｇＸｉａｏｙｕａｎ＆．ＸｉａｏＳｉｈａｎ６３Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗａｒｎｉｎｇ...
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