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年份: 2024(9381); 2023(13757); 2022(12191); 2021(11480); 2020(9849); 2019(22161); 2018(21821); 2017(42411); 2016(22816); 2015(25760); 2014(25300); 2013(24717); 2012(22404); 2011(20007); 2010(19459); 2009(17498); 2008(16638); 2007(14105); 2006(12036); 2005(10084)

作者: 王(65448); 张(54295); 李(53855); 刘(51154); 陈(34542); 杨(26134); 晓(24519); 赵(21536); 周(20763); 华(19057); 吴(18603); 文(18199); 林(17154); 伟(16968); 明(16902); 志(16536); 丽(16410); 孙(16408); 黄(15586); 徐(15545); 玉(13469); 军(13103); 平(13035); 朱(12494); 郭(12185); 胡(11965); 红(11900); 建(11871); 春(10920); 艳(10822)

学科: 济(88183); 经济(88084); 管理(65187); 业(61428); 企(52000); 企业(52000); 方法(45253); 数学(39753); 数学方法(39148); 农(22488); 财(22071); 中国(21270); 学(20271); 业经(19708); 地方(16676); 贸(15561); 贸易(15555); 理论(15393); 农业(15127); 易(15112); 务(14552); 财务(14478); 财务管理(14445); 制(14369); 技术(14364); 和(14263); 企业财务(13699); 环境(13625); 划(12238); 银(11604)

机构: 大学(317719); 学院(314948); 管理(128544); 济(120709); 经济(118117); 理学(113109); 理学院(111890); 管理学(109584); 管理学院(109047); 研究(102274); 中国(73323); 京(66873); 科学(66716); 农(52986); 财(52879); 业大(50892); 所(50317); 中心(47036); 研究所(46629); 财经(43802); 江(43498); 农业(41921); 北京(41412); 范(40987); 师范(40487); 经(40118); 院(38076); 州(35723); 经济学(35676); 技术(34166)

基金: 项目(230202); 科学(180904); 基金(168157); 研究(163761); 家(148047); 国家(146884); 科学基金(126571); 社会(102008); 社会科(96595); 社会科学(96567); 省(89923); 基金项目(89565); 自然(85609); 自然科(83664); 自然科学(83639); 自然科学基金(82119); 划(76283); 教育(75753); 资助(69742); 编号(66174); 成果(51667); 重点(51474); 部(50232); 发(48116); 创(48095); 科研(44982); 创新(44883); 课题(44840); 大学(42939); 教育部(42915)

期刊: 济(121997); 经济(121997); 研究(85983); 学报(54556); 中国(53894); 科学(48896); 农(46543); 管理(46071); 大学(41260); 财(39238); 学学(38932); 教育(33903); 农业(32816); 技术(28241); 融(21248); 金融(21248); 业经(20576); 财经(20339); 经济研究(19855); 图书(17990); 经(17280); 业(16701); 科技(16120); 问题(15690); 版(15306); 理论(15247); 技术经济(15008); 业大(14509); 实践(14159); 践(14159)

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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ARIMA-BP神经网络模型的微信舆情热度预测

[期刊] 统计与决策 [作者] 林育曼文海宁饶浩

文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布数据Top10进行对比。实验结果表明,小波分析有助于去噪,ARIMA模型预测突变值易调控,结合BP神经网络隐含层的恰当选取,使得结果更为精确和具有针对性。

关键词：小波分析 ARIMA时序模型 BP神经网络微信公众号

食品安全事件网络舆情热度评价研究:基于BP神经网络的方法

[期刊] 现代管理科学 [作者] 林文声姚一源王志刚

在食品安全事件的报道和舆情监督方面,网络媒体正逐渐成为事件解决和政府决策的一股推动力量。文章构建了一个食品安全网络舆情热度的评价指标体系,并采用BP神经网络法对其进行测算。结果表明,当事人受罚力度和事件延续性、媒体报道内容的全面性和信息扩散情况、消费者对事件的关注和了解程度以及政府信息公开的全面性和法制化程度是影响食品安全事件网络舆情热度的主要因素。最后,本文提出了相应的政策建议。

关键词：食品安全网络舆情指标评价 BP神经网络

基于卷积神经网络的微博舆情情感分类研究

[期刊] 情报学报 [作者] 张海涛王丹徐海玲孙思阳

本文基于卷积神经网络构建了微博舆情情感分类模型,通过爬虫方式获取微博话题数据,利用word2vec训练词向量,采用NLPIR/ICTCLAS2016工具进行分词,进而通过Matlab编程实现模型训练和测试。结果表明,模型能够实现有效的微博舆情情感分类,相较传统机器学习具有一定的优越性。

关键词：深度学习卷积神经网络微博舆情情感识别

基于模糊神经网络的微博舆情趋势预测方法

[期刊] 情报科学 [作者] 胡悦王亚民

【目的/意义】微博舆情对社会各领域的影响与日俱增,但由于其影响因素众多,呈现出非线性且复杂的变化。因此,如何快速、准确地预测其发展趋势是一个很有价值的研究课题。【方法/过程】以微博话题的博文总数作为微博话题发展趋势的量化指标,考虑话题发展的复杂性和非线性的特点,采用模糊神经网络来预测微博话题的发展趋势。并通过改进的粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行优化以更好的发挥模糊神经网络在处理非线性、模糊性等复杂问题上的优越性。【结果/结论】通过对新浪微博数据集的对比实验,验证了本文所提方法的有效性和准确性。本文

关键词：粒子群优化算法模糊神经网络趋势预测微博舆情

基于LM算法的双隐含层BP神经网络的水位预测

[期刊] 统计与决策 [作者] 丁红董文永吴德敏

为获得更精确的径流水位预测效果,文章提出了基于Levenberg Marquardt(LM)算法的BP双隐含层神经网络模型(BPDHLM)。LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能;相对单隐层而言,双隐含层BP网络则能改善网络的性能误差,误差梯度,从而提高模型预测精度并改善网络性能。研究结果表明:该模型预报稳定性好,预报准确率高,为径流-水位时间序列预测提供一个有效建模方法。

关键词： BP神经网络双隐含层 LevenbergMarquardt算法径流水位预测

基于遗传算法优化的BP神经网络的组合预测模型方法研究

[期刊] 中国农业科学 [作者] 梁毅刘世洪

【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。

关键词：组合模型 ARIMA GM(1,1) 遗传算法 BP神经网络

基于遗传算法的BP神经网络在汇率预测中的应用研究

[期刊] 数量经济技术经济研究 [作者] 惠晓峰胡运权胡伟

本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。

关键词：遗传算法神经网络汇率预测

多类别审计意见预测研究——基于SMOTE算法—BP神经网络模型

[期刊] 审计研究 [作者] 张庆龙何斯佳

通过审计意见预测模型的研究,可以帮助利益相关者根据上市公司、事务所、审计环境等相关数据推定注册会计师应当出具的审计意见类型,这对于优化证券市场资源配置和维护市场经济秩序具有重要意义。本文以我国2015～2017年间信息传输、软件和信息技术服务业A股上市公司为研究样本,从审计三方关系人的视角分析了审计意见的影响因素,并提出研究假设;随后建立了审计意见预测变量体系,运用因子分析法进行预测变量降维,并进行了Z-score数据标准化处理、SMOTE数据非平衡处理、审计意见数据的独热码转换;最后基于BP神经网络方法构建了多类别审计意见预测模型并进行检验。结果显示模型总体的平均预测准确率达到了90.7%,显示出了较为满意的预测效果。

关键词：审计意见预测模型 SMOTE算法 BP神经网络

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