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[期刊] 财经理论与实践
[作者]
高振坤 熊正德
通过建立BP神经网络预测模型和GARCH -BP神经网络预测模型 ,对 2 0 0 1年深圳成分指数的日收盘价进行预测分析发现 ,GARCH -BP模型较BP模型的收敛速度快 ,学习能力强 ,预测精度较高 ,误差率较小
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
顾忠伟 邵雷 李春颖
本文将灰色关联和神经网络结合,构建基于灰色关联分析的神经网络模型,并将此模型在股指预测中做实证研究。
关键词：
灰色关联 神经网络 股指预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊明智 刘道文
文章针对嵌入维数较高的混沌时间序列很难在相空间中找出一种映射关系来预测其变化趋势,提出基于序列的混沌特性参数建立RBF神经网络预测模型。该模型以相空间中的各个相点作为输入,通过高斯函数的多次复合来逼近复杂的映射关系。以具有混沌特性的上海证券交易所股指时间序列为例对模型进行了验证。结果表明,该模型具有较好的预测能力和预测精度。
关键词：
混沌特性 相空间重构 神经网络模型 预测
[期刊] 当代财经
[作者]
陈卓雷 蒋寒迪
本文通过建立BP神经网络预测模型和GARCH-BP神经网络预测模型,对2004￣2005年间深圳成分指数的日收盘价进行了预测分析,经过实证比较,发现GARCH-BP模型较BP模型的收敛速度快,学习能力强,预测精度较高,误差率较小。
关键词：
BP算法 GARCH-BP模型 深证成指
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
马喜德
财务困境预测是金融领域一个倍受关注的研究课题,运用定量分析提前对企业(特别是上市公司)陷入财务危机进行预警,对于债权人、投资者以及监管部门来说都有极其重要的意义。通过研究我国A股上市公司,以公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,利用BP神经网络模型提前三年进行财务困境预测,结果发现,预测准确率可以达到87%。
关键词：
上市公司 财务困境 神经网络
[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。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡时连
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
关键词：
图书采购 平均复本量 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪劲松 石薇
为了克服神经网络易陷入局部最小值和收敛速度慢等缺点,文章引入多种群遗传算法,将神经网络的初始权值和阈值作为寻优目标,利用遗传算法求出最优值,并且建立了一个多种群结构,在克服遗传算法早熟收敛的同时,可以兼顾算法的全局寻优和局部寻优。实证结果表明:优化后的神经网络模型比传统的神经网络模型有更好的预测效果。在数据处理上,考虑到金融数据的非线性特征,采用了非参数核估计方法,将无关变量进行剔除。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
乔若羽
针对股票市场的特征提取困难、预测精度较低等问题,本文基于深度学习算法,构建了一系列用于股票市场预测的神经网络模型,包括基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和门控神经单元(GRU)的模型。针对RNN、LSTM和GRU无法充分利用所参考的时间维度的信息,引入注意力机制(Attention Mechanism)给各时间维度的信息赋予不同权重,区分不同信息对预测的重要程度,从而提升递归网络模型的性能。上述模型均基于股票数据进行了优化,基于上证指数对各类模型进行了充分的对比实验,探索了模型中重要变量对性能的影响,旨在为基于神经网络的股票预测模型给出具体的优化方向。
关键词：
股票预测 深度学习 神经网络 注意力机制
[期刊] 统计与决策
[作者]
郝勇 刘继洲
本文运用BP人工神经网络,在MATLAB平台上,进行公用事业指数波动规律的预测和分析,能利用公用事业指数前三天的收盘价,预测第四天的收盘价,并且预测值达到一定精度。
关键词：
分类指数 神经网络 MATLAB 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] 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] 技术经济与管理研究
[作者]
许敏 朱爱胜 俞林
文章基于问卷调研法所收集的第一手数据资料,对高职院校大学生创业意愿的影响因素进行了分析研究,报告了目前高职院校大学生创业的基本现状。文章通过问卷调研法对高职学生创业情况进行调查,并通过人工神经网络技术对所调研的数据进行了实证检验,找出影响高职院校学生创业意愿的相关因素,发现认知、自身禀赋、预期利益、制度环境、行为态度、市场机会等是影响高职院校学生创业意愿的主要因素,并对这些影响因素的权重进行排序,希望文章的研究结论能为我国高等职业院校广泛开展创业教育、提升高职院校大学生创业的积极性提供一些理论指导和现实依
关键词：
创业意愿 自主创业 创业教育 高职院校
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周恩红 王东峰 樊飞舟 郭爽
当前,现有的操作风险高级度量模型在我国商业银行中使用具有很大的限制性,本文针对这一问题,首先对人工神经网络的基本原理进行简要介绍,然后对商业银行操作风险的人工神经网络模型进行了设计,最后对这种模型进行了实证检验,并认为这种模型在我国当前的商业银行操作风险度量中具有很好的适用性。
关键词：
人工神经网络 操作风险 度量模型
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