搜索文献-EPS

年份: 2024(6051); 2023(8727); 2022(7419); 2021(6955); 2020(5777); 2019(13477); 2018(12982); 2017(25170); 2016(12940); 2015(14252); 2014(13840); 2013(13213); 2012(11419); 2011(10036); 2010(9264); 2009(8146); 2008(7500); 2007(5979); 2006(4831); 2005(3763)

作者: 王(34022); 张(28504); 李(28412); 刘(26738); 陈(17873); 杨(13576); 晓(12987); 赵(11205); 周(10882); 吴(9748); 华(9641); 文(9449); 伟(8874); 林(8810); 孙(8637); 丽(8585); 明(8580); 志(8394); 黄(8181); 徐(8113); 军(6826); 玉(6795); 平(6659); 郭(6557); 朱(6446); 胡(6383); 红(5967); 建(5932); 春(5738); 艳(5719)

学科: 济(51709); 经济(51666); 管理(39868); 业(37863); 企(32735); 企业(32735); 方法(28919); 数学(26376); 数学方法(25922); 财(13149); 农(12447); 业经(12013); 中国(11065); 贸(10641); 贸易(10639); 易(10408); 务(9291); 财务(9236); 财务管理(9220); 地方(8771); 企业财务(8610); 制(8516); 技术(8221); 农业(8105); 理论(8067); 学(8031); 和(7869); 销(7683); 供销(7682); 环境(7373)

机构: 学院(173011); 大学(170755); 管理(74118); 济(69352); 经济(68154); 理学(65844); 理学院(65255); 管理学(63975); 管理学院(63652); 研究(48108); 中国(35561); 京(33088); 财(30354); 科学(30222); 业大(26389); 财经(25750); 农(25281); 中心(24557); 经(23687); 江(22745); 经济学(21450); 所(21155); 范(20380); 师范(20119); 农业(19950); 研究所(19744); 经济学院(19644); 财经大学(19630); 商学(19610); 经济管理(19573)

基金: 项目(131049); 科学(105169); 基金(98044); 研究(93212); 家(85570); 国家(84957); 科学基金(75510); 社会(60988); 社会科(58059); 社会科学(58042); 基金项目(52467); 省(51533); 自然(50594); 自然科(49544); 自然科学(49534); 自然科学基金(48645); 教育(43942); 划(43010); 资助(39532); 编号(36681); 重点(29056); 部(29049); 创(28509); 发(27310); 创新(26644); 成果(26634); 科研(26108); 国家社会(26018); 教育部(25511); 人文(25080)

期刊: 济(64621); 经济(64621); 研究(41306); 管理(27500); 学报(26138); 中国(25323); 科学(23888); 财(23565); 农(21221); 大学(20870); 学学(20058); 技术(17604); 农业(14871); 教育(13987); 业经(12638); 财经(11790); 经济研究(11365); 融(11066); 金融(11066); 经(10092); 商业(9228); 统计(9165); 技术经济(8730); 策(8623); 问题(8472); 科技(8360); 业(8266); 版(8237); 理论(8169); 财会(7683)

全选本页取消本页

共检索到224468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)

基于混合优化神经网络的零售销量预测

[期刊] 统计与决策 [作者] 程肖冰曹丽婷李苏建

文章结合部分零售商品的销售特征和影响销售的因素，采用改进神经网络模型进行预测分析。由于基本径向基（RBF）神经网络模型容易出现对训练样本过度拟合现象，因此使用粒子群（PSO）算法和随机梯度下降法（SGD）混合优化RBF模型，其中PSO能够降低算法陷入局部极小的可能性，SGD则可以保证算法的局部搜索能力。针对零售商品短期销量的预测，优化模型预测精度较高、预测稳定性好。

关键词：径向基神经网络粒子群梯度下降法短期预测

基于NARX神经网络与ARMA的汇率混合预测模型

[期刊] 统计与决策 [作者] 蒋传进宋福根

汇率时间序列是一个动态复杂系统,单独的线性回归模型或者非线性神经网络都不能很好地反映系统的特征。文章将汇率时间序列分解成线性序列和非线性序列两部分,并分别用ARMA和NARX神经网络进行建模;最后组合成NARX-ARMA汇率混合预测模型。结果证明,相比其他汇率预测模型,NARX-ARMA混合模型有更好的预测效果。

关键词： NARX ARMA 汇率预测

基于经验模态分解与人工神经网络的参考作物腾发量混合预测模型研究

[期刊] 沈阳农业大学学报 [作者] 迟道才郑俊林许杏娟吴奇陈涛涛

为了提高具有非线性和非稳定性特征的参考作物腾发量(ET0)时间序列的预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)的BP神经网络预测模型。以大连地区1970~2006年间逐月ET0序列为例,首先应用经验模态分解(EMD)方法将ET0序列分解为具有不同尺度特征的本征模态函数(IMF),然后运用BP神经网络对ET0序列和分解得到的IMF进行训练,得到ET0序列的预测模型,并对ET0进行预测,最后将预测值及单纯的BP神经网络预测值分别与真实值进行对比分析。结果表明:EMD-BP模型预测值的平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对差(MAD)及判定系数(R2)分别为1.32%,0.03...

关键词：参考作物腾发量经验模态分解 BP神经网络预测精度

基于季节分解和神经网络的物流预测混合模型

[期刊] 统计与决策 [作者] 王宣承刘恩猛程展兴方鹏飞

考虑到物流行业具有周期性和随机性等特征,文章提出了基于季节分解和神经网络的的物流预测混合模型。该模型结合了统计方法对季节和趋势等确定性因素的简洁刻画能力,以及神经网络模型对随机因素的强大非线性拟合功能,极大地提高了物流货运量的预测准确性。实证结果表明:与线性回归模型、ARIMA模型和支持向量机相比,混合模型对于铁路货运量的预测误差最小,准确度最高。

关键词：季节分解神经网络物流预测时间序列

基于混合神经网络模型预测下的统计套利研究

[期刊] 统计与决策 [作者] 邓晓卫章铖斌

文章以LSTM和BP神经网络为基础,引入一个混合神经网络模型将其应用于证券市场上的统计套利。实证表明:混合神经网络模型预测更精准;基于混合神经网络模型预测确定的套利策略其收益率、套利成功率、套利次数均高于BP神经网络模型预测进行套利的结果;扩大投资组合的规模可以有效增加套利次数和套利成功率,同时降低投资风险。

关键词：神经网络预测投资组合统计套利

基于EEMD-Holt-Winters-GBDT模型的零售商品销量多步预测

[期刊] 工业工程与管理 [作者] 霍佳震徐骏陈铭洲

零售商品SKU（Stock Keeping Unit）级别的销量时间序列具有较强的非平稳性和非线性，其多步预测困难。为了解决上述问题，提出了一种基于集合经验模态分解（EEMD）、Holt-Winters以及梯度提升树（GBDT）的销量预测模型。该模型分为三个阶段：第（1）阶段利用Holt-Winters模型进行区域-全商品层级销量预测，并通过移动平均比例法得到SKU级别预测结果；第（2）阶段利用EEMD处理原始时间序列和Holt-Winters预测值序列以降低数据的非平稳性及拓展输入特征；第（3）阶段集成基于Holt-Winters预测分量和内外部特征构建的多个梯度提升树，得到预测结果。采用国内某零售企业的销售数据进行验证。结果表明，EEMD-Holt-Winters-GBDT模型对零售商品销量多步预测问题具有良好的预测性能，在MAE，RMSE和WMAPE指标方面均优于7个基准对比模型。

关键词：销量预测多步预测 EEMD Holt-Winters GBDT

基于EEMD-HW-GBDT模型的零售商品销量多步预测

[期刊] 工业工程与管理 [作者] 霍佳震徐骏陈铭洲

零售商品库存控制单位（stock keeping unit,SKU）级别的销量时间序列具有较强的非平稳性和非线性，其多步预测困难。为了解决上述问题，提出了一种基于集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）、霍尔特-温特斯（Holt-Winters,HW）以及梯度提升树（gradient boosting decision tree,GBDT）的销量预测模型。该模型分为3个阶段：第1阶段利用HW模型进行区域-全商品层级销量预测，并通过移动平均比例法得到SKU级别预测结果；第2阶段利用EEMD处理原始时间序列和HW模型产生的预测值序列以降低数据的非平稳性及拓展输入特征；第3阶段集成基于HW预测分量和内外部特征构建的多个梯度提升树，得到预测结果。采用国内某零售企业的销售数据进行验证。结果表明，EEMD-HW-GBDT模型对零售商品销量多步预测问题具有良好的预测性能，在MAE、RMSE和WMAPE指标方面均优于其他7个基准对比模型。

关键词：销量预测多步预测 EEMD HW GBDT

基于神经网络的会计舞弊混合识别模型研究

[期刊] 统计与决策 [作者] 梁杰位金亮扎彦春

关键词：识别模型神经网络舞弊事件财务舞弊坏账准备第二类错误财务报告混合模型给定数据财务结构

基于混合神经网络和混沌理论的居民消费价格指数预测研究

[期刊] 统计与决策 [作者] 陈敏曹文明李泽军

文章对我国居民消费价格指数进行了混沌识别,结果表明其具备混沌特性;结合神经网络和混沌理论,提出了一种将混沌理论和神经网络相结合的居民消费价格指数预测模型,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,算法与设计相对简单。

关键词：混沌理论神经网络相空间重构居民消费价格指数

基于混合算法和BP神经网络的网络舆情预测研究

[期刊] 情报科学 [作者] 黄亚驹陈福集游丹丹

【目的/意义】网民对社会现象及问题表达意见、态度使得网络舆情对社会的影响力越来越大,构建模型对网络舆情的发展进行预测具有现实意义。【方法/过程】通过信息熵理论控制种群初始化,利用遗传算法较强的全局搜索能力和粒子群算法的局部搜索能力实现对BP神经网络权值的优化,构建混合算法优化的BP神经网络的网络舆情预测模型并进行实证分析及对比实验。【结果/结论】结果表明,该模型在预测性能上具有更好的优越性及稳定性。

关键词：网络舆情信息熵遗传算法粒子群算法 BP神经网络

基于神经网络——Logit回归的混合两阶段财务困境预测模型

[期刊] 统计与决策 [作者] 杨宏峰陈蔚

本文选取沪深两市在2003-2005年被实行退市风险警示的56家上市公司以及随机选取的56家正常公司进行研究,选取10个初始财务指标,在进行T检验的基础上,确定了7个财务指标作为判别模型中使用的解释变量。并利用基于神经网络—Logit回归的混合两阶段模型预测上市公司财务困境,结果显示,模型具有较强的判别能力。

关键词：财务困境神经网络 Logit模型

基于混合人工神经网络的人民币汇率预测研究——兼与ARMA、ARCH、GARCH的比较

[期刊] 国际经贸探索 [作者] 周晓波陈璋王继源

随着人民币汇率市场化程度不断提高,其波动程度也不断增大,对人民币的预测显得越来越重要。近几年来,人工智能在许多领域都取得了巨大的成功,证明了自身的优越性,作为其主要组成部分的人工神经网络(ANN)模型已经逐渐被引入金融资产价格的预测研究中。本文将原本仅适用于二值型数据的Adaboost算法进行了优化,使其也能适应连续型数据,并用其确定混合模型的权重,解决了过往大多数研究中混合模型权重设定较为主观和随意的问题。在此基础上,本文融合了广义回归神经网络(GRNN)擅长预测趋势因素,而误差反传神经网络(BPNN)擅长预测随机因素的优点,组成了比单一神经网络模型更为强大的GR_BP_Adaboost强预测模型。最后,以均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和DM检验为标准,将GR_BP_Adaboost模型对人民币汇率的预测结果与传统的ARMA、ARCH和GARCH模型进行了对比,所有结果均表明GR_BP_Adaboost强预测模型的预测能力显著优于其他模型,说明人工智能预测技术相较于传统方法具有较大优势,也说明汇率市场不是弱式有效。

关键词：汇率波动预测神经网络混合模型