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[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] 统计与决策
[作者]
赵欣彤 杨燕绥
准确测算人口的预期平均寿命,是确定法定养老金领取年龄的依据。文章提出了基于模糊K-Pro-totypes算法的改进RBF神经网络(KP-RBF)方法,改善了传统的神经网络方法处理自变量因素存在耦合特征时预测精度低及基函数初始中心敏感等问题,有效提高了神经网络处理复杂数据的能力、降低基函数初始中心的选取难度。在实证部分,将KP-RBF方法引入到人口平均寿命预测领域中。试用结果表明,KP-RBF方法无论是在预测精度还是稳健性方面都优于其他方法。基于模型稳健性结果,对中国2016—2030年人口平均寿命进行了预测,为政府决策部门准确预测人口平均寿命、提高人口政策的科学性和前瞻性提供了方法论支持。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李增 迟道才 于淼
为了研究年降雨量的变化规律及特点,采取预防措施,减少灾害损失,根据1955～2006年盘锦地区的气象资料,利用Matlab软件分别取不同的网络训练样本,建立了3组BP神经网络预测模型。然后利用遗传算法对Elman神经网络进行优化,建立了遗传神经网络预测模型。对比结果表明遗传神经网络的预测精度高于BP神经网络预测模型。说明利用遗传神经网络模型对盘锦地区的年降雨量进行预测是可行的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张吉刚 梁娜
一、引言税收预测是在充分分析影响税收收入因素的变化和相关税收历史资料的基础上,运用一定的预测理论、方法和模型,对未来税收收入的前景做出判断。科学、
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡晓龙 郜振华 马光红
文章针对房地产价格的动态特性,提出了基于Elman神经网络的房地产价格预测方法,并通过其对上海市房地产价格的预测,证明了该方法的有效性,为房地产价格预测提供了一条新的方法。
关键词：
Elman神经网络 房地产价格 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] 华东经济管理
[作者]
张立军 苑迪
文章针对股价预测问题的复杂性、不确定性、时变性及动态性等特性,利用Elman神经网络具有记忆性的优点,采用遗传算法训练优化Elman神经网络的初始权值,提出了高效的GA-Elman动态回归神经网络股价预测模型。实验模拟结果表明:该模型快速稳定且具有较高的精度,将其用于股票价格预测可行且有效。该模型的提出也为股票价格预测提供了一种新的技术和方法。
关键词：
遗传算法 Elman神经网络 股价预测
[期刊] 工业工程
[作者]
何定 徐鹏
将动态神经网络Elman应用于交通流预测中,通过对比应用较为广泛的Bp神经网络,对实际监测到的一组数据进行学习、仿真和预测。结果表明,Elman网络在对具有动态特性的交通流预测中,具有比Bp网络更好的预测效果。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘永霞 冯仲科 杜鹏志
该文充分考虑树木生长所特有的动态性、随机性和非线性,以及Elman动态递归模型的结构特点,获取北京山区油松解析木生长数据,分别建立了Elman型树木胸径生长和树高生长的神经网络动态模型.研究表明,Elman动态递归模型对非线性问题建模具有很好的拟和性和仿真性,其中,用于胸径生长建模时,其拟和精度达到99.45%,仿真精度达到99.42%;用于树高生长建模时,拟和精度达到97.30%,仿真精度达到97.29%,而且其拟和和仿真曲线均为"S"形,符合树木生长规律.进一步对Elman动态模型和常规BP静态模型比较发现,Elman模型具有更好的拟和性、预测性和稳定性.
[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] 价格理论与实践
[作者]
冯叔君 陈芳
本文运用Elman神经网络模型,对我国猪肉月度价格的波动特征及预测进行实证研究。结果表明,2005年1月至2018年3月,猪肉月度价格波动可分为四个阶段,主要受到养殖成本、重大自然灾害事件、替代品价格等因素的影响。预测2018年下半年价格将较为稳定,总体呈缓慢上升趋势。研究认为,ENN模型的预测精度更高,更适合猪肉月度价格的预测与预警研究,建议加强对猪肉价格波动的关注度、严厉打击猪肉市场的不法行为、重视养殖成本和猪肉供应因素对猪肉价格的影响。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴萍 迟道才 王殿武 马涛 刘鑫 孙号茗
灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与传统的预测方法相比,具有网络稳定性高,训练误差曲线比较平滑,模型预报精度较高等优点。
[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
[期刊] 建筑经济
[作者]
谢金豪 刘文昌
建筑工程项目造价预测是待建项目的一个重点，而传统造价预估手段已不能满足当前建筑业向数字化转型的要求。提出引入一种智能算法进行造价预测的方法，即建立基于GA-BP神经网络的建筑工程造价预测模型。以收集的30组样本数据为例，运用BP模型和GA-BP模型进行对比实验。实验表明，无论是单一BP神经网络预测模型还是经GA优化后的预测模型都对项目造价有着出色的预测效果。
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