- 年份
- 2024(8643)
- 2023(12717)
- 2022(10990)
- 2021(10336)
- 2020(8934)
- 2019(20900)
- 2018(20632)
- 2017(40005)
- 2016(21114)
- 2015(23889)
- 2014(23138)
- 2013(22603)
- 2012(20521)
- 2011(18242)
- 2010(17956)
- 2009(16385)
- 2008(15368)
- 2007(13069)
- 2006(11106)
- 2005(9610)
- 学科
- 济(85003)
- 经济(84908)
- 管理(57951)
- 业(54186)
- 企(44738)
- 企业(44738)
- 方法(41734)
- 数学(37233)
- 数学方法(36531)
- 农(22134)
- 中国(20367)
- 财(19574)
- 地方(18244)
- 业经(17613)
- 学(16416)
- 农业(14915)
- 贸(14729)
- 贸易(14718)
- 理论(14564)
- 易(14204)
- 制(13387)
- 技术(12432)
- 和(12347)
- 务(12023)
- 财务(11961)
- 财务管理(11933)
- 环境(11854)
- 企业财务(11211)
- 划(10721)
- 融(10556)
- 机构
- 大学(283091)
- 学院(282264)
- 管理(112204)
- 济(111861)
- 经济(109608)
- 理学(97846)
- 理学院(96766)
- 管理学(94528)
- 管理学院(94026)
- 研究(91685)
- 中国(68965)
- 京(61505)
- 科学(57835)
- 财(49340)
- 农(46817)
- 所(44699)
- 业大(44205)
- 中心(44022)
- 江(41507)
- 研究所(40929)
- 财经(39870)
- 北京(38412)
- 范(37250)
- 农业(36940)
- 师范(36780)
- 经(36456)
- 院(34257)
- 经济学(33701)
- 州(33158)
- 技术(31087)
- 基金
- 项目(201921)
- 科学(159918)
- 基金(147788)
- 研究(144229)
- 家(129853)
- 国家(128815)
- 科学基金(111924)
- 社会(91014)
- 社会科(86179)
- 社会科学(86152)
- 省(79027)
- 基金项目(78109)
- 自然(75423)
- 自然科(73766)
- 自然科学(73743)
- 自然科学基金(72395)
- 教育(68022)
- 划(67349)
- 资助(61276)
- 编号(58049)
- 重点(45472)
- 成果(45089)
- 部(44156)
- 发(43082)
- 创(42783)
- 课题(39993)
- 创新(39903)
- 科研(39370)
- 大学(38148)
- 教育部(38121)
- 期刊
- 济(117552)
- 经济(117552)
- 研究(78049)
- 中国(55988)
- 学报(45624)
- 管理(42131)
- 科学(41946)
- 农(40694)
- 财(38515)
- 大学(35453)
- 学学(33034)
- 教育(32459)
- 技术(28020)
- 农业(27901)
- 融(21759)
- 金融(21759)
- 经济研究(20079)
- 业经(19829)
- 财经(18670)
- 经(16098)
- 业(16015)
- 图书(14939)
- 问题(14865)
- 统计(14778)
- 技术经济(13832)
- 版(13696)
- 策(13408)
- 科技(13071)
- 资源(13011)
- 商业(12907)
共检索到409210条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 生态经济
[作者]
任继勤 夏景阳 殷悦
为了预测北京市一次能源消费总量和能源消费结构,选取1980—2015年的一次能源消耗数据,构建了改进的BP神经网络模型,对北京市2016—2020年一次能源消费总量进行预测;同时,应用马尔科夫模型,预测了2016—2020年一次能源消费结构。结果表明:北京市2016—2020年一次能源消费量呈稳步上升趋势,到2020年基本稳定在7 350万吨标准煤左右。到2020年,能源消费结构中煤炭比例大幅度下降,由2015年的41.30%下降到2020年的27.56%,除煤炭外的其他三种能源比例均有所上升。文章给出建议是:降低一次能源消费总量,鼓励采用清洁能源,增加二次能源的输入量;引导能源节约和高效使用,促进北京市环境友好发展。
[期刊] 生态经济
[作者]
任继勤 夏景阳 殷悦
为了预测北京市一次能源消费总量和能源消费结构,选取1980—2015年的一次能源消耗数据,构建了改进的BP神经网络模型,对北京市2016—2020年一次能源消费总量进行预测;同时,应用马尔科夫模型,预测了2016—2020年一次能源消费结构。结果表明:北京市2016—2020年一次能源消费量呈稳步上升趋势,到2020年基本稳定在7 350万吨标准煤左右。到2020年,能源消费结构中煤炭比例大幅度下降,由2015年的41.30%下降到2020年的27.56%,除煤炭外的其他三种能源比例均有所上升。文章给出建
[期刊] 中国土地科学
[作者]
付玲 胡业翠 郑新奇
研究目的：构建城市增长边界预测模型，以北京市为例，研究该模型的可行性。研究方法：尝试采用ＢＰ人工神经网络方法，结合ＧＩＳ和ＲＳ技术，并选定绿地、建筑物、行政中心、主要道路、次要道路、坡度、坡向和海拔８个对城市边界扩张影响较大的因子，建立城市增长边界模型（ＵＧＢＭ），并应用该模型预测了北京市２０２０年城市增长边界，同时用面积匹配值法评估了模型的精度。研究结果：使用ＵＧＢＭ模型预测城市增长边界，总的面积匹配值为１０６％，稍微高估了城市扩张面积。研究结论：基于ＢＰ神经网络的ＵＧＢ划定方法对确定城市未来扩张方向有指导作用，可为城市规划和发展政策的制定提供指导。
[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] 中国农业大学学报
[作者]
彭硕 刘东阳 时国龙 李广博 慕京生 辜丽川 焦俊
针对传统音频识别方法在生猪音频信号识别中识别率较低的问题，将深度神经网络及隐马尔可夫模型理论作为生猪音频信号识别依据，以长白猪的吃饭声、发情声、嚎叫声、哼叫声和生病长白猪的喘气声为识别对象，利用卡尔曼滤波和改进的EMD-TEO倒谱距离端点检测算法对生猪音频信号进行预处理，把提取的39维的梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC）作为网络学习和识别的数据集，构建基于深度神经网络及隐马尔科夫模型的生猪状态音频识别模型。试验结果表明：1）隐马尔可夫隐状态数设置为5，深度神经网络隐藏层设置为3层，每层128个节点的深度神经网络-隐马尔可夫模型（Deep neural network-hidden Markov model,DNN-HMM），对5种生猪状态音频，即吃饭声、嚎叫声、哼叫声、发情声和病猪喘气声的识别率为70%、95%、75%、80%和95%，总体识别率83%;2）相较于传统的高斯混合模型-隐马尔可夫模型（Gaussian mixture model-hidden Markov model,GMM-HMM）,DNN-HMM对相应音频的识别率分别提高了5%、5%、15%、30%、30%，总体识别率提高了17%;3)DNN-HMM模型对于5种不同类型的生猪音频信号均呈现出较好的识别效果。基于DNNHMM生猪音频识别模型，对生猪不同状态下音频的识别具有较高正确率，且更为可靠。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
景亚平 张鑫 罗艳
【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的...
[期刊] 统计与决策
[作者]
张俊深 袁程炜
随着我国经济社会的进一步发展,能源需求逐步增大,且消费量的增长与多种因素相关。能源消费预测存在与多因素的关联。文章在基础GM(1,1)模型框架下,以重新累积生成累加后序列预测值的方式进行GM(1,1)的无偏化修正,并按照加权平均背景值重设进行pGM(1,1)模型修正;并以各种非线性参变量间的映射纳入组合BP神经网络的能源消费预测。结果证实,无偏GM(1,1)、pGM(1,1)模型有效降低了GM(1,1)的预测平均相对误差,再与BP神经网络组合预测,形成了较好的能源消费预测精度。
[期刊] 财会通讯
[作者]
马尚
作为企业整体价值中不可分割的一部分,商誉价值评估在企业运营管理和并购上市等经济活动中发挥的作用越来越大。但受限于商誉依附性、抽象性和不可确定性等特征,传统评估方法逐渐暴露出诸多问题。基于此,本文简要概述了选择超额收益法的原因,并针对其弊端构建灰色神经模型和马尔科夫链进行改进,再通过泸州老窖具体案例论述商誉评估过程,同时对模型合理性进行分析,希望为商誉价值评估准确性和科学性的提高提供一定借鉴作用。
关键词：
商誉评估 马尔科夫链 灰色神经网络模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
高阳 谭阳波
本文针对中长期能源消费的特点,引入了新维无偏灰色马尔科夫预测模型。该模型充分利用结合了灰色预测与马尔科夫链理论的特点,用无偏灰色预测模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行了马尔柯夫预测,在每一步预测中,不断推陈出新,对原始数据进行等维新息处理。实例结果分析表明,该模型预测准确度尤其是中长期预测准确度良好。
关键词：
灰色预测 马尔科夫 中长期预测 能源需求
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李义华 杜康 周洁
以木材需求量2005―2013年数据为原始数据,建立了传统灰色、无偏灰色和滑动无偏灰色模型,并分别以3种模型预测2014―2015年木材需求量。通过检验模型的拟合效果和对比预测的相对误差,选取预测效果最优的滑动无偏灰色模型为待修正模型。以滑动无偏灰色预测数据的相对误差分布为状态划分依据,考虑实际情况对一般马尔科夫修正方法进行优化,以优化的修正方法对预测数据进行修正。最终结果表明:当进行改进马尔科夫修正时,滑动无偏灰色预测模型的平均相对误差从6.44%降至1.49%,预测误差减少4.95%,预测精度明显提升
[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] 财经理论与实践
[作者]
喻胜华 张静
在变量选择的基础上，构建基于Ｌａｓｓｏ方法和ＢＰ神经网络的预测模型，并对我国城乡居民的消费支出进行预测，结果显示：基于Ｌａｓｓｏ方法和ＢＰ神经网络的组合预测精度要明显高于ＢＰ神经网络、Ｌａｓｓｏ方法的预测精度；在２０１４～２０２０年，我国农村居民消费增长率有所提升，城镇居民消费增长率减缓，城乡居民消费增长率之间的差距呈下降趋势，但短期内城乡居民消费差距依然难以缓和。
关键词：
消费 Lasso方法 BP神经网络 预测
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡时连
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
关键词：
图书采购 平均复本量 神经网络
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
闫晶 毕强 李洁 王福
【目的】针对图书馆数字资源聚合质量评价要求,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,进而构建更为优化的图书馆数字资源聚合质量预测模型。【方法】利用遗传算法计算简单、对待求解问题依赖小、并发线程计算速度快等优点,通过广义海明距离定义种群提高种群多样性,进行种群选择、交叉、变异操作,求解初始权重和阈值;将改进的遗传算法引入BP神经网络,通过权重和阈值的不断调整,快速收敛至适应度设定值,最终实现预测结果的进一步优化。【结果】采用MATLAB R2014a平台进行仿真实验,预测结果平均误差2.74E-04,同实际数据
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
赵成柏 毛春梅
预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%～45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
