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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
俞立平
针对学术评价中多属性评价方法和组合评价方法众多，从而导致学术评价结果众多，评价公信力下降问题，优选多属性评价方法成为解决问题的较好途径。线性多属性评价相对成熟，非线性多属性评价的选取是首要问题，基于BP人工神经网络，以非线性多属性评价值作为输出，评价指标作为输入，通过训练人工神经网络，可以得到评价指标权重，进而和评价值评价指标的相关系数进行比较，通过检验非线性多属性评价方法的逻辑一致性来进行评价方法的选取。以JCR2017数学期刊为例，分别采用主成分分析、因子分析、TOPSIS进行评价，然后再基于BP人工神经网络模型进行选取。研究结果表明：非线性多属性评价方法的选择问题是学术评价的基础问题；BP人工神经网络可以用来辅助进行非线性评价方法的选取；采用BP人工神经网络辅助选取非线性评价方法必须具备一定的适用条件。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
向小东
文章提出了基于小波神经网络的非线性组合预测方法,给出了其具体组合预测原理及具体学习算法,并将其用于国际原油期货价格数据的预测。国际原油期货价格数据的预测结果表明:基于小波神经网络的组合预测方法得到了比单一预测方法都要好的预测结果,有较好的应用前景。
关键词：
小波神经网络 非线性 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
涂锦 冷正兴 刘丁毅
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙冠华
文章以1990年1月至2017年1月间我国CPI指数序列为研究对象,采用ARMA模型对序列进行拟合和预测,得到短期预测误差为3.599,长期预测误差为12.528。针对ARMA模型没有良好捕捉到CPI序列中非线性关系的缺陷,本文采用BP网络、RBF网络以及核方法对其作了改进。有非线性特征的三种模型长期预测精度与ARMA模型相当,而短期预测精度有较大提高,最大提高比例为51.85%。
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊重俊
文章对非线性预测中的神经网络方法的研究与应用现状进行评述,尤其讨论了我国近年来的发展情况,为我国该方面的研究者提供参考。
关键词：
神经网络 非线性时间序列 经济预测
[期刊] 经济管理
[作者]
张明喜 丛树海
本文在原有财政风险指数预警的基础上,构建了基于神经网络的财政风险预警系统,得出影响我国财政风险的最重要因素是债务风险,其次是财政收支风险;再次是金融风险和宏观经济风险。2008年我国总体财政风险为中警状态,其中,债务风险为重警状态,财政收支为中警状态,金融风险为中警状态,宏观经济为中警状态。在当前国际经济形势发生重大转折的情况下,我国一定要加强对地方债务的化解力度,减少金融危机对实体经济的冲击,保持宏观经济的平稳增长,这样我国的财政风险便会在可控的范围内。
关键词：
财政风险 风险预警 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈军
[期刊] 预测
[作者]
魏巍贤 邵朝
基于人工神经网络的非线性经济系统辨识魏巍贤，邵朝（西安交通大学７１００４９）（西安邮电学院７１００６１）１系统的描述和问题的提出在经济系统研究中，最常用的是离散时间系统这类系统可用以下形式的差分方程进行描述：其中ｘ（·），ｕ（·），ｙ（·）分别为状态...
[期刊] 技术经济
[作者]
杨力 韩静
1.非线性经济建模基本思想 非线性建模与线性建模相比较,无论在思想上还是在方法上都有本质区别。非线性经济建模基本思想可概括为两个方面。一方面是研究非线性经济系统的动态演化行为,基于经济理论来设定某类模型(如生产函数、需求函数、多元线性模型、对数线性模型等),并假定模型正确,误差服从某类分布。建模时大量的精力
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李杨 余嘉元 王元元
本文首先在分析企业员工满意度特点和影响因素的基础上,选取了影响企业员工满意度的相关因素,并将这些相关因素分为三个维度9个具体指标。之后将员工满意度的评价与BP神经网络的学习算法相结合,构建了一种基于企业员工满意度评价的BP神经网络模型,根据该模型对企业员工进行了满意度的评价研究。该研究为组织管理者全面高效评价员工满意度水平,了解该组织员工在同行业员工中满意度的具体情况,提供了一种客观、科学的衡量标准。组织管理者可以根据研究结果及各项指标内容,在提升员工满意度方面实施差异化的管理模式。同时,该研究结论对于组
[期刊] 企业经济
[作者]
王宪云 徐福缘 何建佳
为了提高大型项目综合评价的科学性、客观性以及时效性,本文提出了基于BP神经网络的项目社会后综合评价模型,用以对大型社会项目的综合评价;并以广东省某大型水利项目为例,实证分析该方法对项目社会后评价具有较好的一致性,证明了以BP神经网络模型为基础建立的项目社会后评价模型,对社会大型项目进行社会后综合评价方法具有一定的可行性。
关键词：
社会后评价 多层模糊综合评价 神经网络
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
洪源 刘兴琳
在设计地方政府债务风险预警指标体系框架的基础上,吸收了粗糙集和BP神经网络等人工智能方法在数据处理上的优点,构建出基于粗糙集-BP神经网络集成的地方政府债务风险非线性仿真预警系统。选取我国2007～2009年东、中、西部地区9个县的27个样本数据,运用该非线性仿真预警系统进行了地方政府债务风险预警实证分析。研究结果表明,大部分样本地区的债务风险都处于"中警"及以上状态,地方政府债务风险普遍较高,同时,样本地区债务风险综合评价值是不断提高的,说明近年来我国地方政府债务风险呈现出不断上升的趋势。与单纯的BP神经网络仿真预警系统相比,该仿真预警系统不仅降低了BP神经网络的复杂性,节省了训练时间,而且...
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 牛明洁
1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们
[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。
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