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[期刊] 统计与决策
[作者]
胡俊胜,肖冬荣,夏景明
本文通过小波变换和神经网络的结合,建立了相应的小波神经网络经济预测模型。该模型克服了传统时间序列预测模型只能进行线性预测,避免了一些BP神经网络的固有缺陷。
关键词：
小波 神经网络 精确 预测
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
谢小璐
上海银行间同业拆放利率(Shibor)的推出是中国利率市场化重要的一步。在阐述了Shibor的背景、功能以及对经济发展的重大意义之后,分别建立了小波神经网络和回归时间序列组合模型对2周品种Shibor进行预测对比分析,研究结果表明,小波神经网络的拟合和预测精度较高,具有一定的科学性和实用性。
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
孙晓光 韩文秀 孙东
基建投资预测是基建部门急需解决的问题之一,本文在分析已有预测技术的基础上,建立了相应的小波神经网络模型。运用历年天津市基建投资数据进行实证研究,为政府相关部门编制基建投资的规划提供有效的理论支持。
关键词：
小波 神经网络 共扼梯度 基建投资 预测
[期刊] 特区经济
[作者]
吴曾 谭亚妮 姜楠 王德运
天然气是人民生活和工业生产的一种主要能源,随着天然气使用的逐步推广和天然气消费量的快速增长,正确合理地对天然气消费量进行预测有着重要而深远的意义。利用灰色关联度分析法筛选出影响天然气消费量的六个主要因素——人均GDP、天然气生产总量、居民消费水平、用气人口、城镇化率和管道运输长度,在此基础上提出了基于遗传算法优化的小波神经网络预测模型,以1995-2013年中国天然气消费量的统计数据为例对预测模型进行训练和检验,并将该预测方法与传统BP网络、小波神经网络预测方法作对比,预测结果表明,该方法的预测精度更高。遗传算法和小波神经网络相结合的预测方法,可以科学预测我国未来年份的天然气消费量,有效地提高了预测精度,为天然气行业的发展提供理论依据和实证支持。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王堃 陈涛涛 李雪 张兰芬 迟道才
参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有重要的意义。将小波神经网络引入到参考作物腾发量的预测中,利用Matlab工具,以大连地区为例,建立小波神经网络模型和灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,并对预测结果进行对比分析。结果表明:小波神经网络模型预测结果精度均在2级以上,与参考作物腾发量计算值绝对相对误差均值达到5.5%,准确性优于灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,达到较好的预测效果,为参考作物腾发量预测提供新方法。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
向小东
文章提出了基于小波神经网络的非线性组合预测方法,给出了其具体组合预测原理及具体学习算法,并将其用于国际原油期货价格数据的预测。国际原油期货价格数据的预测结果表明:基于小波神经网络的组合预测方法得到了比单一预测方法都要好的预测结果,有较好的应用前景。
关键词：
小波神经网络 非线性 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
高艺晋 童纪新 代杰
国际原油价格具有复杂波动性与高度非线性的特点,为了更加准确地刻画国际油价走势,文章运用独立成分分析(ICA)方法对初始数据进行预处理,重构得到市场突发影响项、石油供给能力和常规需求三种隐含影响因素,将所得结果作为小波神经网络(WNN)的预处理数据,构建了ICA-WNN预测模型。数值预测的结果表明相比于传统BP模型和PCA-WNN模型,ICA-WNN模型能够准确判断油价的方向性走势,并且预测精度更高,可解释性更强,是一种更优化的油价预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
范丽伟 代杰 尹俊超
为了提高油价预测的精度,文章运用主成分分析(PCA)的方法对初始数据进行预处理,同时将小波分析与BP神经网络结合构建小波神经网络(WNN),由此得到PCA-WNN预测模型。数值实验的结果表明,相比于传统BP模型和PCA-BP模型,PCA-WNN模型的预测精度更高,稳定性更好,泛化能力更强,是一种更出众的油价预测方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
范丽伟 代杰 尹俊超
为了提高油价预测的精度,文章运用主成分分析(PCA)的方法对初始数据进行预处理,同时将小波分析与BP神经网络结合构建小波神经网络(WNN),由此得到PCA-WNN预测模型。数值实验的结果表明,相比于传统BP模型和PCA-BP模型,PCA-WNN模型的预测精度更高,稳定性更好,泛化能力更强,是一种更出众的油价预测方法。
[期刊] 建筑经济
[作者]
李海波 赵丽 张国兴
建筑工程经济预测即工程造价估算是项目可行性的基础。针对建筑工程经济估算繁琐的问题,基于Elman神经网络的优点,通过对影响单项工程的各变量进行权重分析,从而建立有效的网络。通过数据分析模型,基于MATLAB数学软件可以实现对建筑工程经济的快速预算。
[期刊] 技术经济
[作者]
向小东
金融时间序列数据的预测是预测领域的热点问题。本文结合小波变换与神经网络的有关理论,给出了基于小波神经网络的石油期货价格预测具体学习算法并进行了拟合及检测,结果表明该方法具有比常用的BP算法及径向基函数网络算法(HCM算法)更好的拟合能力、推广能力,可为石油期货买卖决策提供一定的依据,并可推广于其它金融时间序列的预测。
关键词：
小波神经网络 石油期货价格 预测
[期刊] 投资研究
[作者]
戴念念 陈小伟
本文在传统CAPM的基础上,引入了一个高阶的CAPM。借助小波神经网络在非线性函数逼近方面的优势,使用上海证券交易所股票数据分别对二阶至四阶CAPM进行了实证分析。最终的研究结果表明:就上海股市而言,12只大盘股组合已经能够有效分散非系统风险,而12只小盘股不能充分化解非系统风险,存在所谓的"规模效应";训练后的网络预测显示,高阶CAPM无论是在预测精度还是预测稳定性上都要明显优于传统的CAPM,在一个非系统风险得到充分分散的证券组合中,加入三阶矩的CAPM已经能够比较准确地把握风险资产的市场定价。
关键词：
小波网络 高阶矩 CAPM
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
王洪刚 韩文秀
将小波神经网络应用于 S&P5 0 0短期走势预测 ,应用从 1 998年 3月 2 0日至 1 999年 4月 2 6日 S&P5 0 0的每周数据 ,建立小波神经网络预测模型。训练后的小波神经网络不仅能准确地拟合 S&P5 0 0的历史数据 ,而且能较精确地预测未来的短期走势。结果表明 S&P5 0 0的小波神经网络预测模型比神经网络模型更为优越
关键词：
小波 神经网络 共扼梯度 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
徐安英 陈伟 葛生联 鲁二斌
为解决军用物资消耗问题,设计了基于小波神经网络的军用物资消耗量预测模型,运用MATLAB仿真实现算例,并对小波神经网络的预测值进行检验。结果表明:该模型能有效消除现实环境中的不确定因素对军用物资消耗预测的影响,控制预测值和实际值之间的误差,实现对军用物资消耗量相对准确的预测。
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