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[期刊] 统计与决策
[作者]
李望晨 崔庆霞 王晓明
对BP神经网络的改进方式和网络参数确定进行分析,以青海省各月份经济统计中的时间序列问题为实验对象,分别采用动量项自适应学习率法和LM-BP算法,利用神经网络完成数据补缺及数据预测。该方法无须确立时间序列模型,便捷高效。最后对两种方法的训练情况和实验结果进行了比较和分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
翟静 曹俊
文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈基纯 王枫
文章阐述了BP神经网络的原理及其改进方式,提出了一种基于BP神经网络的时间序列预测方法。研究实例表明,无论是从拟合情况,还是检测、预测情况来看,该方法都有着很高的精度,可以作为房地产价格预测的一种行之有效的方法。
关键词：
BP神经网络 时间序列 房地产价格
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 陈开周
1 引言时间序列就是一列随时间变化的数,它是对客观事物的一种描述,属于时域分析的范畴。我们研究时间序列的目的,就是要对时间序列建立一个参数模型,用于描述事物发展的变化规律。定义1:时间序列{x(t)}是一个t∈Z的实值向量随机变量,其中Z表示整数集。在定义1中,如果x(t)∈R~1,那么{x(t)}就是一维时间序列,所建立的模型称为一维时间序列模型;如果x(t)∈R~(?),那么{x(t)}就是r维时间序列,所建立的模型称为r维时间序列模型。 Box和Jenknis首先成功地建立了一维时间序列模型。近年来Tong也在这方面做了许多很有影响的工作。通过许多人的努力,使得一维时间序列模型,...
[期刊] 统计与决策
[作者]
涂锦 冷正兴 刘丁毅
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
龙会典 严广乐
本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,然后建立基于ARIMA和BP神经网络的组合模型对序列的周期波动项进行预测,最后用乘积模型对二者预测值进行集成。GDP时间序列实证结果表明:集成模型的预测效果显著高于单一模型,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性.
[期刊] 现代管理科学
[作者]
奉国和
神经网络和支持向量机都能有效地预测时间序列数据,但各自结构特点不同,导致其预测性能有差别。文章从理论和实践上比较了支持向量机与神经网络的优缺点。
关键词：
支持向量 神经网络 时间序列 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘全 刘汀
文章基于ARIMA模型具备准确提取时间序列当前值、过去值及误差值之间回归关系的能力,人工神经网络具备对各种变量的感知能力强,非线性逼近、自适应、自学习性等特性,构建了一种多元时间序列预测模型,并进行了理论探讨和实证。该模型能较准确模拟和预测时间序列的变化规律,可较好满足对复杂时间序列的分析预测需求。
[期刊] 农业技术经济
[作者]
程胜
农村能源是农村地区经济发展的重要基础,本文通过对农村能源消费时序的混沌辨识,指出我国农村能源消费时序是一个具有类似随机现象的混沌系统。为此,建立运用混沌神经网络时间序列的预测模型,并结合遗传算法优化神经网络权重,对我国农村能源消费进行预测得知:2010年我国农村能源消费总量为127633.07万吨标煤,预测误差较小。最后就农村能源发展提出了相关政策建议。
关键词：
农村能源消费 混沌—神经网络 预测
[期刊] 统计研究
[作者]
吴翌琳 南金伶
神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周瑞芳 禹建丽
运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法。为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据。
关键词：
弹性梯度下降法 启发式学习算法 时间序列
[期刊] 生态经济
[作者]
王永利 李颐雯 王欢 董鹏旭 滕越 蔺媛 刘琳
“双碳”目标背景下，针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据，研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征，并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势，选取IPCC二氧化碳排放的计算方法，基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型，对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示：河北省能源效率低于全国水平，河北省工业碳排放量最高；河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势；GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定，误差较小，更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示，河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势，以期为政府决策提供理论依据，助力河北省“双碳”目标的实现。
[期刊] 企业经济
[作者]
李全亮
人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。
关键词：
人工神经网络 BP算法 税收预测
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
陶阳威 孙梅 王小芳
能源是人类赖以生存的物质基础,有效地预测能源需求对于经济的发展和社会的进步具有重要意义。BP神经网络预测模型具有自学习、自适应的特点,适用于难于建立精确数学模型的系统,但是传统的BP网络在学习过程中易发生震荡,且收敛缓慢。文章通过加入动量项改进了传统的BP神经网络,综合考虑了影响中国能源需求的各个因素,并选取了主要且可量化的因素:国民生产总值(GDP)、城镇人口比例、产业结构、能源价格、能源结构、技术进步、消费水平。应用改进的BP神经网络算法,结合1990到2007的各项实际数据,建立了中国能源需求预测模型,并用MATLAB仿真实现,仿真结果表明该预测模型具有较强的预测能力和较好的实用价值,最...
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