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作者: 王(32959); 张(27764); 李(27654); 刘(25978); 陈(17569); 杨(13177); 晓(12579); 赵(11017); 周(10541); 吴(9452); 华(9412); 文(9158); 伟(8714); 林(8537); 明(8445); 孙(8373); 志(8107); 丽(8071); 黄(7957); 徐(7920); 军(6622); 玉(6558); 平(6489); 朱(6390); 郭(6285); 胡(6217); 建(5900); 红(5795); 春(5474); 艳(5466)

学科: 济(54069); 经济(54024); 管理(38311); 业(36742); 方法(33023); 企(31964); 企业(31964); 数学(30346); 数学方法(29819); 财(13122); 农(11658); 中国(10874); 业经(10397); 务(9211); 财务(9168); 财务管理(9150); 贸(9067); 贸易(9063); 易(8872); 企业财务(8721); 技术(8658); 理论(8607); 学(8205); 地方(8024); 农业(7563); 和(7515); 环境(7166); 划(6916); 制(6871); 融(6086)

机构: 大学(170962); 学院(170726); 管理(74703); 济(70878); 经济(69733); 理学(66927); 理学院(66318); 管理学(64842); 管理学院(64521); 研究(47417); 中国(35173); 京(32946); 财(30150); 科学(28846); 财经(25888); 业大(25423); 中心(24476); 经(23968); 农(23247); 经济学(22259); 江(22185); 所(20800); 经济学院(20403); 范(20171); 财经大学(20008); 师范(19943); 经济管理(19897); 商学(19471); 研究所(19422); 北京(19319)

基金: 项目(130206); 科学(105782); 基金(99022); 研究(92855); 家(85685); 国家(85074); 科学基金(76168); 社会(61439); 社会科(58484); 社会科学(58470); 基金项目(52594); 自然(51196); 省(50341); 自然科(50169); 自然科学(50161); 自然科学基金(49247); 教育(44583); 划(42339); 资助(40914); 编号(36462); 部(29538); 重点(28873); 创(28264); 成果(26869); 发(26525); 创新(26336); 教育部(26261); 国家社会(26229); 科研(25881); 人文(25640)

期刊: 济(61744); 经济(61744); 研究(40763); 管理(26554); 中国(24621); 学报(24115); 财(23246); 科学(22929); 大学(19523); 农(18791); 学学(18619); 技术(17822); 教育(14846); 农业(13180); 财经(12007); 融(11157); 金融(11157); 统计(11042); 经济研究(10854); 业经(10375); 经(10241); 策(10137); 技术经济(9323); 决策(9076); 理论(8571); 问题(8314); 科技(7945); 实践(7941); 践(7941); 版(7573)

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基于改进型小波神经网络的油价预测

[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。

关键词：主成分分析小波神经网络 PCA-WNN模型 WTI现货价格预测

基于改进型小波神经网络的油价预测

[期刊] 统计与决策 [作者] 范丽伟代杰尹俊超

关键词：主成分分析小波神经网络 PCA-WNN模型 WTI现货价格预测

原油价格改进型神经网络预测方法

[期刊] 统计与决策 [作者] 李成周恒

为了提高基于神经网络的国际原油价格预测性能,文章提出一种改进型变参数神经网络原油价格预测方法。该方法利用经验模式分解(EMD)对原油价格序列进行分解得到多个内蕴模式(IMF),对于每个IMF进行变参数的前向神经网络训练,将每个IMF下预测的结果进行综合,从而得到预测的原油价格。实证结果表明,相比已有的基于EMD和神经网络的预测方法,本方法的预测效果有一定的改善。

关键词：经验模态分解(EMD) 基于误差后向传播的前向神经网络(FNN) 原油价格预测

基于改进型神经网络的经济预测算法

[期刊] 统计与决策 [作者] 余伟陈治明罗飞

文章在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法的存在的问题,提出了一种改进型神经网络算法。首先对训练样本集采用链式数据重组的方法进行扩充;然后在构造的人工神经网络输入层单元引入经济指标的增长率数据和时间窗口序列数据。仿真结果表明,文章提出的算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度。

关键词：宏观经济经济预测人工神经网络

基于独立源分析的小波神经网络油价预测

[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。

关键词：独立成分分析小波神经网络 ICA-WNN模型 WTI现货价格预测

基于小波神经网络的Shibor预测研究

[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。

关键词： Shibor 小波神经网络回归时间序列组合

基于改进型神经网络的财务预警实证研究

[期刊] 山西财经大学学报 [作者] 冯征

传统的神经网络财务预警模型存在缺陷,无法解释变量间的因果关系,使训练时间增加、训练精度下降。改进后的神经网络预警模型运用了统计方法、神经网络、粗糙集和模糊技术,能够得到优于传统神经网络模型的预测结果,弥补了传统神经网络模型解释性差的缺陷,实证研究结果也证实了该模型的有效性。

关键词：财务预警神经网络粗糙集

改进型RBF神经网络在股票市场预测中的应用

[期刊] 统计与决策 [作者] 魏文轩

在研究神经网络算法和主成分分析理论的基础上,针对股票市场的高度非线性特征,结合主成分分析预处理方法,对原始交易数据进行降维,减少数据规模,提出一种改进的RBF神经网络模型对股票市场进行预测。通过实验对比表明,文章提出的模型具有收敛速度快、预测准确度高等特点,应用前景较好。

关键词：数据挖掘 RBF 主成分分析股票市场预测

基于改进小波神经网络的中国天然气消费量多情景预测研究

[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。

关键词：天然气消费量灰色关联度分析小波神经网络遗传算法 BP网络

小波神经网络预测方法及其应用

[期刊] 统计与决策 [作者] 向小东

关键词：小波神经网络预测方法传统神经网络网络参数人工神经网络函数逼近能力小波网络小波变换隐节点学习率

基于小波神经网络的军用物资消耗量预测模型

[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。

关键词：小波神经网络物资消耗 MATLAB 预测

基于Matlab的小波神经网络参考作物腾发量预测模型研究

[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。

关键词：参考作物腾发量小波神经网络模型预测模型 Matlab工具箱