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[期刊] 国际贸易问题
[作者]
陆倩 张卫国
本文以出口额、实际汇率、我国GDP、美国IPI及它们的季节变量等六个变量为决定变量,运用BP神经网络、ARIMA及AR-GARCH三种方法,对我国向美国的出口额分别建模,并进行了预测。选取误差指标,分别对三个模型得到的模拟结果和预测结果同真实值进行比较。结果发现,三种模型效果都令人满意,虽在模拟和预测能力上有一定差别,但ARIMA模型优势明显。本文分析了以上结果产生的原因,并结合模型为提高我国出口提出建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王宣承 刘恩猛 程展兴 方鹏飞
考虑到物流行业具有周期性和随机性等特征,文章提出了基于季节分解和神经网络的的物流预测混合模型。该模型结合了统计方法对季节和趋势等确定性因素的简洁刻画能力,以及神经网络模型对随机因素的强大非线性拟合功能,极大地提高了物流货运量的预测准确性。实证结果表明:与线性回归模型、ARIMA模型和支持向量机相比,混合模型对于铁路货运量的预测误差最小,准确度最高。
关键词：
季节分解 神经网络 物流预测 时间序列
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈蔚
文章使用自回归移动平均(ARIMA)和人工BP神经网络方法对1990~2013年的我国进口、出口贸易额时间序列进行线性与非线性信息挖掘,ARIMA模型的拟合精度较低,经过BP神经网络方法对非线性规律进行建模并对2014~2018年进出口额进行预测,结论显示:BP神经网络方法能够较好的体现进出口贸易额时序中的非线性规律,有效的修正了线性预测方法的误差。
[期刊] 物流技术
[作者]
孙军艳 刘海燕
分析了我国果品冷链物流的现状,针对果品安全指标进行定性和定量分析,建立果品安全预警的BP神经网络模型,最后用MATLAB软件实现模型并进行训练,结果表明可实现果品安全指标的提前预警。
关键词：
冷链物流 BP神经网络 MATLAB
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓辉 杨勇 杨洪伟
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。
关键词：
BP神经网路 灰色模型 干旱预测
[期刊] 世界农业
[作者]
白燕飞 何忠伟 刘芳
本文以中国乳制品进口数量影响指数、进口价格影响指数、国内产业影响指数3个一级指标、7个二级指标构建了中国奶牛产业损害预警指标体系。选取了2004—2011年历史数据构建了BP神经网络模型。利用2011年数据进行了拟合,并将2012—2016年预测数据代入模型中进行了预警。结果表明,中国奶牛产业损害预警指数呈下降趋势,安全度逐年降低。
关键词：
BP神经网络模型 产业损害 预警 中国
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯德鑫
文章对中国1998年1季度至2015年4季度财政支出的时间序列构建了基于状态空间形式的季节调整模型,通过卡尔曼滤波对状态方程各量测变量进行最优估计,并通过BHHH极大似然法对模型中的超参数进行估计,得出超参数、量测变量和量测变量相关系数矩阵估计值。根据分离出的循环趋势因素和季节因素,计算季节因素绝对值变化率和HP滤波分解,得到季节因素的趋势项和循环项。通过季节因素绝对值变化率曲线、其趋势项和循环项曲线分析,得到这6个年度波动性显著的原因。研究表明,中国财政支出具有季节性特征,但在特定年份受到国内经济环境和国内财政政策的影响,季节因素具有较大程度的波动性趋势。
关键词：
状态空间模型 财政支出 季节调整
[期刊] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
雷可为 陈瑛
游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测新方法,对中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的。
[期刊] 技术经济
[作者]
杨力 韩静
1.非线性经济建模基本思想 非线性建模与线性建模相比较,无论在思想上还是在方法上都有本质区别。非线性经济建模基本思想可概括为两个方面。一方面是研究非线性经济系统的动态演化行为,基于经济理论来设定某类模型(如生产函数、需求函数、多元线性模型、对数线性模型等),并假定模型正确,误差服从某类分布。建模时大量的精力
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王成军 左新慧
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
关键词：
工程估价 神经网络 估价模型 BP算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴晓峰 杨颖梅 陈垚彤
文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。
关键词：
ARIMA BP神经网络 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王鑫 肖枝洪
文章将干预模型与BP神经网络模型相结合,提出了基于干预模型与BP神经网络集成的GDP时间序列预测模型,并实现了算法。利用我国1978~2004年的GDP数据建立多干预变量集成预测模型,对我国2005~2009年的GDP数据进行预测,并将预测值与其他文献所建模型的预测值进行比较,预测误差明显减少,证实了所建立模型处理外部事件(如宏观经济因素、政治因素等)的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
李旭伟 孙海玲
文章在系统分析了工程索赔过程及索赔相关方关系的基础上,依据系统论和神经网络思想,建立了工程索赔管理系统化模型,对此模型进行了详细阐述,并对模型状态进行了分析。利用该模型可以预测工程索赔出现的可能性,解决工程索赔的程序问题,并快速计算出索赔值。同时本文基于模型分析结果,对如何有效提高模型双方的索赔利益行为,发挥索赔管理最大作用,保证项目质量和效益提出了相应的措施。
关键词：
工程索赔 BP神经网络 索赔模型 系统化
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