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[期刊] 经济问题
[作者]
章文 张莉
企业是市场的主体和产业的载体,目前阶段企业数的增长是衡量地区创新活力的重要标志。基于1988～2008年深圳企业数据,运用Logistic生长曲线、ARIMA模型和动态神经网络对2009～2011年深圳企业数进行短期预测,论证了企业数短期预测的可行性,并在预测结果的基础上分析了三种预测方法的优缺点。企业数短期预测的实现可以为相关政策的制定提供参考。
[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] 长江流域资源与环境
[作者]
赵成柏 毛春梅
预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%～45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
雷可为 陈瑛
游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测新方法,对中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
刘炳春 齐鑫 王庆山
城市化进程提升促使城市环境污染加剧、能源消耗激增、人口密度过大等问题的深层次原因在于城市代谢失调。为精准预测北京市城市代谢变化趋势,论文通过能源消费量及人类活动时间指标测算了1980—2016年北京市体外能代谢率,表征城市代谢程度。据此运用长短期记忆神经网络模型(LSTM)预测了2017—2022年北京各部门体外能代谢率。结果表明:①基于长短期记忆神经网络的城市代谢预测模型精度较高,能够对北京各部门体外能代谢率进行更为精准的预测;②2017—2022年间,北京第一产业和总体外能代谢率呈下降趋势,其中第一产业在2017年达到峰值,第二、第三产业及生活部门体外能代谢率将呈现增长趋势。③除第一、第三产业和总体外能代谢率外,历史变化的时间扰动幅度先小后大。④对各部门体外能代谢率EMRT的影响贡献度最大的因子为第二产业体外能代谢率EMR2,最小的为第一产业体外能代谢率EMR1。论文研究结果可为政策制定者优化城市管理方案、提升城市综合实力提供理论依据和决策支持。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴晓峰 杨颖梅 陈垚彤
文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。
关键词：
ARIMA BP神经网络 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
翟静 曹俊
文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。
[期刊] 统计研究
[作者]
吴翌琳 南金伶
神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
夏景明 肖冬荣 夏景虹 贾佳
证券市场中存在大量的非线性及混沌现象使得许多基于证券投资理论建议的各种线性模型在对其发展进行预测时往往得不到很好的结果。利用两种非线性预测模型并充分考虑各技术指标之间的序列相关性 ,在灰色GM (1 ,1 )预测模型的基础上提出了组合灰色神经网络预测模型。通过对近期深证成指及首钢股份进行短期预测和检验 ,结果表明了该方法具有很高的精确度及广泛的应用前景。
关键词：
灰色 神经网络 短期 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 情报学报
[作者]
连芷萱 王芳 康佳 袁畅
制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势，专利申请书能够细粒度地表述技术特征，对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象，构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型，以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象，在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR (support vector regression)、GRU (gate recurrent unit)、RNN (recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明，本文模型的准确性优于现有技术预测模型，可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测，并对重点领域的具体技术特征进行分析，得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性，可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。
[期刊] 物流技术
[作者]
肖苏 熊焱
针对物流业税收相关数据的高相关性和冗余等问题,提出一种基于改进灰度统计和神经网络的物流业税收预测模型,预测模型应用灰度统计方法解决原始数据的相关性和冗余问题,应用最优化的神经网络确定预测模型的参数,以提高预测模型的准确性。以中国国家年鉴和某省年鉴为数据来源对预测模型进行检验,结果表明,基于灰度统计和神经网络原理建立的预测模型能够快速优化参数并提供更准确的预测结果,模型的自学习能力适用于税收预测等,具有较高的实用价值。
关键词：
税收预测 灰度统计 神经网络 物流业
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘全 刘汀
文章基于ARIMA模型具备准确提取时间序列当前值、过去值及误差值之间回归关系的能力,人工神经网络具备对各种变量的感知能力强,非线性逼近、自适应、自学习性等特性,构建了一种多元时间序列预测模型,并进行了理论探讨和实证。该模型能较准确模拟和预测时间序列的变化规律,可较好满足对复杂时间序列的分析预测需求。
[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张帆
文章对选取沪深300指数收盘价序列进行了正态性检验和Hurst指数的计算,得出价格序列的非正态和长记忆性特征。随后选择了适当的结构建立Elman神经网络模型,结合技术分析中的K线图理论,对沪深300指数隔夜开盘价进行了预测。经过求解和趋势检验,以及与相同输入输出结构线性模型的比较,发现该模型取得了良好的预测效果。
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