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[期刊] 统计与决策
[作者]
梁杰 位金亮 扎彦春
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏明 李海林 吴立源
上市公司会计舞弊行为破坏了证券市场的公平公正性,阻碍了相关经济金融的健康发展态势,因此建立舞弊识别模型对舞弊审计工作显得尤为重要。文章以深沪两市公开处罚公告的舞弊公司以及非舞弊公司为数据样本,构建会计舞弊识别的指标体系,运用主成分分析方法进行数据降维,提取相应的主成分作为特征变量指标。同时,在BP神经网络的基础上构建神经网络组合模型对会计舞弊进行识别。
[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
[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
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王文广 陈运文 蔡华 曾彦能 杨慧宇
在法律文书智能化处理过程中,针对罪名预测、法条推荐、刑期预测,该文提出了一种长文本分类的混合深度神经网络模型HAC (hybrid attention and CNN model),该模型利用残差网络融合了改进的层次注意力网络(iHAN)和深度金字塔卷积神经网络(DPCNN)。在"中国法研杯"司法人工智能挑战赛(CAIL-2018)的测试数据集上,该模型对罪名的预测与相关法条的推荐的F1-Score(Micro-F1和Macro-F1的均值)分别为85%和87%。对于刑期的预测,由于地区、年代、法院、法官、被告人的态度等方面的差异会导致刑期预测难度加大。该模型具有优良的预测性能和泛化能力,能够很好地适应这些差异。同时,将该模型在罪名预测和法条推荐的输出结果加入到刑期预测任务的输入中,并使用分类方法对刑期进行预测,进一步提升了模型的效果,最终在刑期预测任务中F1-Score超过77%,获得CAIL-2018刑期预测优秀成绩。
[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
[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...
[期刊] 统计研究
[作者]
石庆焱
The paper presents a method to establish a new model to score personal credibility.It firstly establishes a model of neural network.And secondly uses Logistics regression to construct a final model by applying the result (probability of default) of the neural network model.The experimental analysis shows that the new model is more stable than neural network model, and the forecasting accuracy of the new model is higher than simply using Logistic regression method.
关键词：
信用评分 神经网络 Logistic回归
[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
[期刊] 会计之友
[作者]
吴斌 叶菁菁 董敏
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果
[期刊] 会计之友
[作者]
吴斌 叶菁菁 董敏
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。
[期刊] 水产学报
[作者]
蔡卫明 庞海通 张一涛 赵建 叶章颖
随着人工智能、大数据、机器学习、计算机视觉等技术的发展，卷积神经网络（CNN）越来越多地应用于图像识别领域，图像数据集的丰富性以及多样性对CNN模型的性能和表达能力至关重要，但现有的鱼类图像公共数据集资源较匮乏，严重缺少训练集以及测试集样本，难以满足深度CNN模型优化及性能提升的需要。实验以大黄鱼、鲤、鲢、秋刀鱼和鳙为对象，采用网络爬虫以及实验室人工拍照采集相结合的方式，构建了供鱼种分类的基础图片数据集，针对网络爬虫手段获取到的鱼类图像存在尺度不一、格式不定等问题，采用图像批处理的方式对所有获取到的图像进行了统一的数据预处理，并通过内容变换以及尺度变换对基础数据集做了数据增强处理，完成了7 993个样本的图像采集与归纳；在权值共享和局部连接的基础上，构建了一个用于鱼类识别的CNN模型，采用ReLU函数作为激活函数，通过dropout和正则化等方法避免过度拟合。结果显示，所构建的CNN鱼种识别模型具有良好的识别精度和泛化能力。随着迭代次数的增加，CNN模型的性能也逐步提高，迭代1 000次达到最佳，模型的准确率为96.56％。该模型采用监督学习的机器学习方式，基于CNN模型，实现了5种常见鱼类的鱼种分类，具有较高的识别精度和良好的稳定性，为养殖鱼类的品种识别提供了一种新的理论计算模型。
关键词：
鱼类识别 卷积神经网络 图像识别
[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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张建龙 解建仓 韩宇平 申瑜
【目的】建立更为理想的洪峰大流量预测模型。【方法】针对目前大部分预测模型对洪峰大流量数值预测结果不太理想的问题,根据自然界中普遍存在的混沌现象,在对洪水系统进行混沌识别的基础上,建立了基于混沌理论和径向基神经网络(RBF)的预测模型,将实测洪水序列进行相空间重构得到训练样本,利用MATLAB 7.0工具箱确定网络结构。【结果】将所建立的RBF模型用于汾河石滩水文站2004年最大洪水的预测,结果表明,该模型预测结果的合格率、平均相对误差、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)和Nash-Sutcliffe系数(NSC)分别为100%,4.69%,0.9793,4.2260和0.9552,而传统V...
[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。
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