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[期刊] 物流技术
[作者]
邬建平 周希良
用核主成分分析法（ＫＰＣＡ）、改进的粒子群算法（ＭＰＳＯ）和ＢＰ神经网络构建电子商务信用风险预警模型（ＫＰＣＡ－ＭＰＳＯ－ＢＰ）。首先，用核主成分分析（ＫＰＣＡ）对电子商务信用风险指标进行降维处理，接着用改进的粒子群算法（ＭＰＳＯ）对ＢＰ神经网络的惯性权重和阈值进行搜索，确定惯性权重和阈值的大小，再用ＢＰ神经网络对电子商务信用风险的１３家企业的数据作为训练集，对其进行训练，用另外５家企业的数据作为测试集，对其进行测试。实验结果表明：ＫＰＣＡ－ＭＰＳＯ－ＢＰ模型预警的误差最小，说明组合模型是合理的。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
宋新明 居勇 曾鸣 卫炜 褚烨
为了加强电力公司对电力客户信用风险的事先控制,降低电力公司运营风险,需要对电力客户按信用等级进行分类,确定不同客户的信用风险等级,以便执行不同的信用风险控制策略。本文通过将定量与定性的指标相结合,建立了电力客户信用评价指标体系。引入主成分分析法和改进的BP神经网络法,将两者相结合,建立数学评价模型。通过将指标体系中的各指标带入该模型进行测算,可以计算出电力客户信用风险大小,从而确定各个客户信用风险等级。实例研究表明,利用此指标体系和数学模型能够准确地判断电力客户所处的信用等级,对于电力公司规避电力客户信用
[期刊] 财经问题研究
[作者]
江训艳
信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。传统的信用风险主要来自于商业银行的贷款业务,现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化,不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。本文在研究目前较为流行的信用风险度量模型之后,提出BP神经网络预警系统来预警信用风险。
关键词：
信用风险 预警系统 BP神经网络
[期刊] 财会月刊
[作者]
王明春 唐万生 冯嘉毅 刘鑫
本文首先建立了评价企业信用的指标体系,然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标,BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后,笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。
关键词：
风险预警 粗糙集 BP神经网络
[期刊] 物流技术
[作者]
邬建平
在国内外文献研究的基础上，建立电子商务信用风险综合评分指标体系，运用主成分分析法（ＰＣＡ）对电子商务信用风险的核心指标进行提取，从１９个指标中提取８个主成分作为电子商务信用风险的综合评分指标，采用粒子群算法（ＰＳＯ），选择合适的最小二乘支持向量机（ＬＳＳＶＭ）的惩罚因子Ｃ和ＲＢＦ核函数参数σ，接着利用ＰＣＡ－ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ组合模型对电子商务信用风险的８个主成分１３家电子商务企业的训练集进行训练，再用测试集对信用风险指标进行预测，通过对５家电子商务企业的信用风险进行测试和验证，可得到较为满意的效果。实验结果证明：通过对ＬＳＳＶＭ、ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ和ＰＣＡ－ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ预测的精度进行比．．．
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
贺昌政 俞海
本文提出了用主成分分析方法进行输入变量预处理的办法,以解决BP人工神经网络模拟预测复杂经济系统时输入变量过多导致效率下降的问题。实例证明,BP神经网络主成分分析模型在复杂经济系统模拟预测中比通常的BP神经网络模型有较好的效果。
关键词：
主成分分析 BP神经网络 模拟预测
[期刊] 财会通讯
[作者]
姚爽 高江波 黄玮强
文章基于制造业整体特征，选取财务指标和非财务指标构建制造企业信用风险预警指标体系；在传统BP神经网络模型的基础上对输入指标运用因子分析进行降维优化处理，通过蝙蝠算法优化传统BP神经网络的随机权值问题，构建制造业上市公司信用风险预警的FA-BA-BP模型；以60家制造业上市公司为样本，进行实证研究。通过对数据的降维处理，提炼出盈利能力、偿债能力、运营能力、自身规模、创新能力和经营规范六个信用风险预警因子。研究表明：FA-BA-BP神经网络模型迭代次数更少、均方误差和平均绝对误差均为最小，且预测准确率达到95%，具有良好的预警作用。
[期刊] 云南财经大学学报(社会科学版)
[作者]
吴永兴
理论与实际相结合,应用神经网络技术,构建了一个基于BP神经网络技术的信用风险评价模型,对我国传统的信用风险分析方法进行改进,克服了以往我国信用风险度量中存在主观随意性的特点,为我国信用风险度量模型的建设拓宽了思路,丰富了我国信用风险体系建设中的度量方法。
关键词：
信用风险 神经网络 BP模型
[期刊] 情报学报
[作者]
李勤敏 郭进利
为了更合理地评价科研人员的学术影响力,本文考虑了6个作者影响力因子,并用多元统计方法综合为一个评价作者影响力的指标。首先,提出和改进与影响力有关的各个影响因子;然后,用主成分分析法提取主成分,用加权秩和比法综合各个主成分;最后,用神经算法学习预测,得出预测模型。对291个作者进行实证分析,对比传统指标发现:改进指标具有良好的区分性、相关性和综合性,能够更加全面地对科研人员的影响力进行评价。
[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] 城市发展研究
[作者]
杨励雅 邵春福
为解决输入变量过多所造成的BP神经网络系统效率下降问题,提出一种主成分分析-BP神经网络的道路客运站场布局决策方法。首先,利用主成分分析方法,将个数较多的原始输入变量群变换为一组个数较少且彼此独立的新输入变量;然后,将新的输入变量群作为BP神经网络的输入进行道路客运站场的布局决策;最后,以廊坊市道路客运站场布局为例验证了方法的有效性。
关键词：
主成分分析 BP神经网络 站场布局 决策
[期刊] 经济管理
[作者]
张明喜 丛树海
本文在原有财政风险指数预警的基础上,构建了基于神经网络的财政风险预警系统,得出影响我国财政风险的最重要因素是债务风险,其次是财政收支风险;再次是金融风险和宏观经济风险。2008年我国总体财政风险为中警状态,其中,债务风险为重警状态,财政收支为中警状态,金融风险为中警状态,宏观经济为中警状态。在当前国际经济形势发生重大转折的情况下,我国一定要加强对地方债务的化解力度,减少金融危机对实体经济的冲击,保持宏观经济的平稳增长,这样我国的财政风险便会在可控的范围内。
关键词：
财政风险 风险预警 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁华伟 原颜东 薛红卫
为了保证体育赛事的顺利进行,降低风险事故发生的可能性,文章基于BP神经网络设计体育赛事风险预警模型以减少风险事故带来的损失。首先介绍了体育赛事风险预警的相关文献综述,结合体育赛事风险预警指标体系,归纳出使用BP神经网络和模糊理论的主要优势,建立了基于BP神经网络的体育赛事风险预警模型。最后对体育赛事风险预警模型进行实证研究,实证研究表明,在对体育赛事进行风险预警中使用基于BP神经网络的体育赛事风险预警模型可以取得较好的预警效果。
关键词：
BP神经网络 体育赛事 风险预警
[期刊] 农业经济问题
[作者]
王川 王克
本文从影响农产品供给与需求的因素,以及自然、经济、政策与国际环境等影响农产品价格的因素等方面出发构建了我国农产品市场风险预警的指标体系,并以大豆为例,利用BP神经网络对大豆市场风险预警进行了实证分析,网络训练和验证结果表明BP神经网络很好地拟和、预测出了我国大豆市场风险水平,说明基于BP人工神经网络的农产品市场风险预警模型是切实可行的。
关键词：
农产品 市场风险 预警 BP神经网络
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