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[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] 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] 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] 资源科学
[作者]
李瑞 张悟移
随着中国经济的快速发展，物流业需求快速增长、规模不断扩大，也带来了能源消耗的增长。研究中国物流业能源消费水平以及能源需求，有利于物流业节能工作的开展、缓解能源压力。本文选取了影响物流业能源需求的１１个主要因素，基于径向基神经网络对２００１－２０１２年间中国物流业能源需求相关数据进行模拟与仿真，在此基础上对２０１６年和２０２０年物流业能源需求量进行了预测，并分析了１１个影响因素的重要性和测算了物流业的能源效率。研究结果表明：１２００１－２０１２年间中国物流业能源消耗总量在不断增加，随着物流业的进一步发展，到２０２０年物流业能源消费总量将达到５１２６１．９２万ｔ标准煤；２在解决物流业能源需求预测问．．．
[期刊] 资源科学
[作者]
郝思雨 谢汀 伍文 高雪松 邓良基 李启权
以成都市为研究区域,利用城镇建设用地和社会经济统计数据,从因素和时间二维角度出发,分别选用RBF神经网络模型和GM(1,1)模型,在模型比较优选的基础上对成都市城镇建设用地需求进行了预测。结果表明:RBF神经网络模型与GM(1,1)模型相比,前者的平均绝对误差和误差均方根较低,且线性拟合效果更佳,是一种精度较高的预测方法;据预测,近期2015年和远期2020年研究区城镇建设用地需求量将分别达到145 986.10hm2和182 321.26hm2,研究结果既能为具有类似数据"突变"特征的城市开展城镇建设用地需求预测提供方法借鉴,又能为研究区土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的定期修编提供决...
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
王金庭 杨敏 桂超 李红艳 张棋飞
空天信息网络由于受高延时、高误码的影响,吞吐量受限,如何提高网络吞吐量是一个很大的挑战.本文对提高网络吞吐量的网络编码技术和机会路由技术进行分析,重点研究了MORE协议和SlideOR协议中的网络编码机制,指出它们应用于空天中继网络中存在的不足,并将一种基于动态滑动窗口的网络编码方案(DSWNC)应用于空天信息网络中.仿真结果证明,此方案在高延时、高误码环境下具有比MORE协议和SlideOR协议更高的端到端吞吐量.
[期刊] 自然资源学报
[作者]
白继中 师彪 冯民权 周利坤
径流预测历来是水利部门的一项重要工作,针对水库和河流中长期径流预测精度不高,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节人工蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑影响径流预变化因素,对安康水库进行中长期径流预测。对预测效果进行检验,结果证实该模型可真实地反映河川径流变化的总体趋势,并为判断时间序列数据的非线性提供了一种新方法。与RBF神经网络模型、人工蚁群-RBF神经网络模型预测结果进行对比,结果表明,应用ARACS-RBF模型对中长期径流量进行预测,预测精度更高、效果更好。该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷...
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
桂超 夏承林 孙宝林 宋莺
网络编码(NC)是对两个或多个数据分组进行组合的一种技术,能够较好地提高网络体系的数据传输.二次置换多项式(QPP)提供了良好的数据分组优化组合功能,可以提高编码效率.该文利用二次置换多项式结合滑动窗口技术,提出了一种新的网络编码算法(QPPSW-NC),该算法能够独立解码接收到的数据分组,并控制每个滑动窗口的解码复杂性,从而恢复原始数据.使用网络仿真软件NS2对QPPSW-NC算法进行了性能分析,并从网络吞吐量、编码开销、数据包传输时延、能源消耗和能源效率等参数进行性能评估.仿真结果表明,该文提出的QPPSW-NC算法能达到较好的数据吞吐量和编码效率.
[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] 统计与决策
[作者]
冯雪 张金锁 邹绍辉 包乌云毕力格
结合数据特征,文章以RBF神经网络作为非线性集成工具,建立了我国天然气需求预测模型。研究发现:(1)非线性集成模型对我国天然气需求预测精度最高,稳定性最强。相较而言,非线性集成模型的预测值平均相对误差最小(2.81%),明显低于单一的ARIMA模型(3.55%)、RBF残差修正后的组合模型(6.78%)和单一的RBF模型(9.00%);(2)非线性集成模型预测2013~2015年我国天然气需求量以年均12.45%的比例增长,这种增速有利于我国能源消费结构的改善。
[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] 数据分析与知识发现
[作者]
卢晓航 王胜清 黄俊杰 陈文广 闫增旺
【目的】通过北京大学在Coursera平台上运行的课程数据,对学生的辍学行为进行研究,以期预测学生的辍学点和辍学行为,改建教学慕课质量和方法。【方法】在课程数据基础上,提取19个特征,使用机器学习算法构建滑动窗口模型,动态预测学习者辍学率。【结果】模型预测准确率高,普遍在90%以上,效果稳定,支持向量机(SVM)和长短记忆网络(LSTM)方法建模效果更好。【局限】课程数据选课人数偏多,没有考虑其他课程数据稀疏问题,模型的可移植性仍需要进一步考虑。【结论】使用滑动窗口模型建模,能够帮助MOOC课程教师和设计
[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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
王义民 张珏
【目的】揭示径流时间序列变化规律并进行预测,为水库调度提供指导。【方法】针对径流时间序列的非线性特点,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,建立了基于混沌相空间重构的径流量预测BP网络模型,并利用该模型对位于陕西省汉江上游的石泉水文站的径流时间序列进行了预测。【结果】实例计算结果表明,石泉水文站月平均流量的时间序列具有混沌性,最大嵌入维数为12,依此构建的BP神经网络收敛速度快、预测精度较好。【结论】利用重构相空间中的最佳嵌入维数,可合理确定BP神经网络的输入层节点数。
关键词：
混沌径流时间序列 径流预测 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
毛义华 刘悦
文章旨在为商业银行提出一种较科学的企业信用等级评定方法——基于RBF神经网络的企业信用的评级方法。提出了客户信用的评价指标;并利用RBF神经网络模拟各评价指标和客户企业实际信用之间的复杂非线性关系。本文使用matlab编程建立RBF神经网络,并通过试算法确定隐含层神经元的个数和径向基函数的分布密度(spread)取值,使所得网络仿真效果达到最佳。
关键词：
神经网络 信用评级 径向基函数 商业银行
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