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[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] 财会月刊
[作者]
刘洪久 Robert Rieg 马卫民
现金流预测是项目投资决策和评价企业未来价值的关键性因素。本文通过采用滑动窗技术确定RBF神经网络的训练样本和测试样本,然后通过变换不同的分布函数值对模型进行建模和仿真。实证研究结果表明,RBF神经网络模型训练和仿真结果稳定,预测效果良好。
关键词：
滑动窗技术 RBF神经网络 现金流预测
[期刊] 会计之友
[作者]
陈启忠
文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要,分别建立了基于时间序列的ARIMA模型和BP神经网络预测模型,并对两种预测方法进行了对比分析,最终确定了以ARIMA模型为主、BP神经网络为辅的综合预测手段,有效地提高了电费现金流的预测精度,增强了供电企业的现金流管理水平。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张双虎 孙廷容 黄强 谢艳芳
基于混沌时间序列的重构相空间、遗传算法的良好全局搜索和神经网络精确的局部搜索特性,以重构相空间中的饱和嵌入维数作为神经网络输入层节点数,通过采用遗传算法优化神经网络初始权重,将重构相空间、遗传算法、神经网络三者有机地结合,提出并建立了相空间遗传BP神经网络预测模型。将该模型用于黄河上游月径流预测,结果表明,该模型应用在水文时间序列的预测中是合理、可行的,并具有较高的精度。
[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] 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] 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...
[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] 统计与决策
[作者]
王化成,尹美群
自由现金流量法在企业价值评估中占有重要的一席之地。本文介绍了用直接法对自由现金流量各参数的计算应用,将BP神经网络时序分析用于对自由现金流量的时序预测,较好地克服了统计时序分析中固有的一些局限。并以某轿车厂作为案例,对自由现金流量的全部时序预测过程加以说明。
关键词：
自由现金流量 BP神经网络 时序预测
[期刊] 会计研究
[作者]
李小燕 田也壮
本文运用组织循环理论,在分析企业组织循环效率与现金流信息结构相关关系的基础上,从理论和实证两个方面,提出对企业组织循环效率具有显著表征能力的现金流类财务指标,并据此构建基于现金流信息结构的企业组织循环效率评价的神经网络模型,力图解决评价模型在实践操作层面上的应用问题,从而为企业风险预警管理和投资者投资决策提供参考依据。
关键词：
现金流信息结构 组织循环效率 评价模型
[期刊] 自然资源学报
[作者]
师彪 李郁侠 于新花 闫旺 李鹏
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石...
[期刊] 建筑经济
[作者]
苏变萍 金维兴
BP神经网络是分析处理复杂非线性问题的一种有效方法,是目前广泛应用的一种神经网络,已被逐渐应用于对宏观经济问题的研究中。本文有机地整合了计量经济学与BP神经网络,建立了基于因果关系理论来确定BP网络的输入变量,基于协整理论来分析BP网络系统的可靠性,基于学习率可变的动量BP算法的用于研究经济领域问题的改进BP神经网络预测模型,加强了网络模型的理论基础,提高了网络模型的质量,并将其应用于西北建筑业的预测和控制中,取得了令人满意的效果。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
余妹兰 匡芳君
为了研究BP神经网络改进学习算法的适用情况,通过对实际的4个应用运用BP神经网络的多种改进的学习算法进行训练,比较得到各学习算法的适用范围,并能根据所研究问题类型、网络大小和要求精度等来选择合适的学习算法。结果表明:LM算法逼近效果好,但不适合大规模网络,RPROP算法应用于模式识别收敛速度最快,但不太适合函数逼近,SCG算法对较大网络规模的性能很好,且逼近效果好。
关键词：
BP神经网络 学习算法 改进算法 应用
[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
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文献计量分析
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