- 年份
- 2024(5801)
- 2023(8492)
- 2022(7332)
- 2021(7009)
- 2020(5960)
- 2019(14041)
- 2018(13927)
- 2017(27393)
- 2016(14338)
- 2015(16223)
- 2014(15844)
- 2013(15108)
- 2012(13268)
- 2011(11598)
- 2010(11254)
- 2009(10021)
- 2008(9239)
- 2007(7569)
- 2006(6129)
- 2005(4873)
- 学科
- 济(57359)
- 经济(57306)
- 管理(42684)
- 业(40958)
- 企(35403)
- 企业(35403)
- 方法(33135)
- 数学(30013)
- 数学方法(29413)
- 财(13648)
- 农(13633)
- 中国(12606)
- 业经(12299)
- 理论(10699)
- 贸(10295)
- 贸易(10290)
- 易(10059)
- 技术(9943)
- 务(9427)
- 财务(9373)
- 财务管理(9354)
- 地方(9099)
- 学(9054)
- 农业(9003)
- 企业财务(8854)
- 和(8721)
- 制(8241)
- 环境(7959)
- 划(7862)
- 教学(7033)
- 机构
- 学院(192017)
- 大学(190653)
- 管理(83222)
- 济(77484)
- 经济(76091)
- 理学(74073)
- 理学院(73405)
- 管理学(71815)
- 管理学院(71461)
- 研究(52887)
- 中国(38848)
- 京(37392)
- 财(32969)
- 科学(32290)
- 业大(28147)
- 财经(27953)
- 中心(26548)
- 农(25829)
- 江(25829)
- 经(25711)
- 经济学(23914)
- 所(23494)
- 范(23269)
- 师范(23022)
- 北京(22131)
- 经济管理(21944)
- 研究所(21809)
- 经济学院(21797)
- 商学(21397)
- 财经大学(21374)
- 基金
- 项目(142882)
- 科学(115405)
- 基金(106725)
- 研究(103558)
- 家(92281)
- 国家(91591)
- 科学基金(81774)
- 社会(67044)
- 社会科(63750)
- 社会科学(63732)
- 基金项目(56723)
- 省(56205)
- 自然(54674)
- 自然科(53553)
- 自然科学(53543)
- 自然科学基金(52573)
- 教育(50103)
- 划(47007)
- 资助(43887)
- 编号(42004)
- 部(31995)
- 重点(31794)
- 成果(31291)
- 创(31271)
- 发(29572)
- 创新(29078)
- 教育部(28371)
- 国家社会(28110)
- 科研(27962)
- 人文(27774)
共检索到249870条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
方先明 熊鹏 张谊浩
为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型。将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态。研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
苏振民
本文的目的是提出一个建筑工程报价决策模型 ,以帮助建筑企业在投标中达到自己满意的目标。本文的主要思路是采用信息扩散原理和神经网络模型相结合 ,使工程报价决策能在少样本的条件下得到较满意的结果
关键词：
报价 信息扩散 神经网络
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王成军 左新慧
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
关键词：
工程估价 神经网络 估价模型 BP算法
[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]
王鑫 肖枝洪
文章将干预模型与BP神经网络模型相结合,提出了基于干预模型与BP神经网络集成的GDP时间序列预测模型,并实现了算法。利用我国1978~2004年的GDP数据建立多干预变量集成预测模型,对我国2005~2009年的GDP数据进行预测,并将预测值与其他文献所建模型的预测值进行比较,预测误差明显减少,证实了所建立模型处理外部事件(如宏观经济因素、政治因素等)的有效性。
[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] 统计与决策
[作者]
李博 王建国 李静文
为提高神经网络自回归预测模型的精度,文章构建了基于神经网络的景气预测模型。主要运用景气预测判断先行指标,以及其相对基准指标的先行期数,结合神经网络非线性适应能力、自适应能力强等特点,构建了基于RBF神经网络、广义回归神经网络、BP神经网络、Elman神经网络的四种景气预测模型。对比分析这四种基于神经网络的景气预测模型和神经网络自回归预测模型,发现基于神经网络的景气预测模型均取得良好的预测效果,其中,基于RBF神经网络的景气预测模型最佳。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓静
文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来1~3个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。
关键词：
PNN 多重分形 海温 ENSO 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
张吉刚 梁娜
一、引言税收预测是在充分分析影响税收收入因素的变化和相关税收历史资料的基础上,运用一定的预测理论、方法和模型,对未来税收收入的前景做出判断。科学、
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈军
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
方建军 曹崇文
针对传统数学建模方法的局限性，利用人工神经网络建立逆流式谷物干燥机模型。网络的拓扑结构是基于感知机的3层前向网络，采用BP算法对网络进行训练，训练数据来源于逆流干燥机计算机模拟结果。实验结果表明网络能很好地预测逆流干燥机的行为。
关键词：
谷物干燥 人工神经网络 模型
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王忠福 张大澎 张安年
提出了一种基于神经网络的消费函数预测模型。与传统预测方法对比计算后发现 ,该模型在精度方面优于传统的消费函数预测模型 ,且具有随着样本点的增加进一步优化模型参数的功能 ,为经济系统建模和预测提供了新的思路。
关键词：
消费函数 神经网络 BP网络 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
梁军
物流外包量受到经济、政策、区域多种因素影响,其变化具有周期性和随机性,传统单一模型难以对其进行准确预测。为了提高物流外包量的预测准确率,提出了一种优化神经网络的物流外包预测模型。首先采用灰色预测模型对物流外包的周期性变化规律进行预测,然后采用神经网络模型对随机性规律进行预测,最后用灰色预测模型对神经网络进行优化,得到物流外包量最终预测结果,提高了预测准确率。结果表明,优化神经网络模型可以很好对物流外包量变化规律进行刻画,提高了物流外包量的预测准确率。
关键词：
物流外包 预测模型 灰色模型 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
李旭伟 孙海玲
文章在系统分析了工程索赔过程及索赔相关方关系的基础上,依据系统论和神经网络思想,建立了工程索赔管理系统化模型,对此模型进行了详细阐述,并对模型状态进行了分析。利用该模型可以预测工程索赔出现的可能性,解决工程索赔的程序问题,并快速计算出索赔值。同时本文基于模型分析结果,对如何有效提高模型双方的索赔利益行为,发挥索赔管理最大作用,保证项目质量和效益提出了相应的措施。
关键词：
工程索赔 BP神经网络 索赔模型 系统化
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
