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年份: 2024(10989); 2023(16026); 2022(14151); 2021(13370); 2020(11508); 2019(26916); 2018(27065); 2017(52655); 2016(28716); 2015(32914); 2014(33023); 2013(32682); 2012(30072); 2011(27134); 2010(27163); 2009(25278); 2008(25014); 2007(22257); 2006(19243); 2005(16935)

作者: 王(85247); 张(70991); 李(70641); 刘(67239); 陈(44927); 杨(34274); 晓(32431); 赵(28064); 周(26756); 华(25250); 吴(24039); 文(23700); 林(22365); 明(22319); 伟(22067); 丽(21946); 志(21666); 孙(21069); 黄(20398); 徐(20395); 玉(17702); 平(17386); 军(17299); 朱(16050); 郭(15995); 红(15929); 胡(15766); 建(15673); 春(14426); 云(14120)

学科: 济(116199); 经济(116068); 管理(82520); 业(79168); 企(65191); 企业(65191); 方法(58868); 数学(51769); 数学方法(51050); 农(30899); 财(30005); 中国(29805); 学(25304); 业经(24761); 贸(22231); 贸易(22223); 易(21612); 地方(21592); 制(21352); 农业(20282); 务(19390); 财务(19305); 财务管理(19254); 理论(18908); 和(18287); 企业财务(18195); 银(18049); 银行(17992); 技术(17576); 环境(17215)

机构: 大学(419287); 学院(417620); 管理(165326); 济(163480); 经济(159787); 理学(143554); 理学院(141968); 管理学(139188); 管理学院(138448); 研究(134814); 中国(100489); 京(88802); 科学(86355); 财(75605); 农(69952); 所(68720); 业大(64866); 研究所(62813); 中心(62415); 财经(61437); 江(60107); 北京(56048); 经(55584); 农业(55487); 范(54053); 师范(53522); 州(49248); 经济学(48833); 院(48495); 财经大学(45692)

基金: 项目(283496); 科学(220822); 基金(204189); 研究(203535); 家(178514); 国家(177091); 科学基金(151092); 社会(125527); 社会科(118863); 社会科学(118827); 省(111475); 基金项目(108483); 自然(100578); 自然科(98192); 自然科学(98162); 自然科学基金(96354); 教育(94442); 划(94140); 资助(85942); 编号(84330); 成果(68062); 重点(63301); 部(62349); 发(59528); 创(58016); 课题(57332); 科研(55045); 创新(54188); 教育部(52902); 大学(52767)

期刊: 济(172739); 经济(172739); 研究(117037); 中国(71975); 学报(68963); 农(62364); 科学(61181); 管理(58074); 财(57228); 大学(51109); 学学(48085); 农业(43046); 教育(42974); 技术(37187); 融(33208); 金融(33208); 业经(29401); 财经(29147); 经济研究(27726); 经(24759); 图书(23420); 问题(23245); 业(22003); 统计(21674); 技术经济(21066); 理论(20854); 版(19777); 科技(19525); 商业(19335); 实践(19172)

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基于自适应小波神经网络的数据挖掘方法研究——对我国石油产量的预测分析

[期刊] 财经研究 [作者] 刘兰娟谢美萍

小波神经网络是近年来在小波分析研究获得突破性进展基础上提出的一种前馈型网络,文章将小波与神经网络相结合,提出了一种基于自适应小波神经网络(SAWNN,self-adaptation wavelet neural network)的数据挖掘方法,并构造了数据挖掘过程的机器学习机制,以提高对问题的处理能力。文章将所构造的自适应小波神经网络用于石油产量的建模预测研究,实证结果表明此预测模型不仅是有效的,而且是可行的。

关键词：石油产量预测研究自适应小波神经网络

基于BP神经网络的数据挖掘方法在需求预测中的应用研究

[期刊] 情报科学 [作者] 付斌张吉军钟健黄长略于智博

【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预

关键词： BP神经网络数据挖掘需求预测

基于粗集理论和神经网络结合的数据挖掘新方法

[期刊] 情报学报 [作者] 李仁璞王正欧

本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简 ,然后使用神经网络对数据进行学习和预测 ,并同时完成属性的不一致约简 ,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明 ,该方法快速有效 ,生成规则简单准确 ,具有良好的鲁棒性。

关键词：数据挖掘粗集理论神经网络分类

基于模糊神经网络的用户用电数据挖掘

[期刊] 数量经济技术经济研究 [作者] 安德洪沈菲王洪萍

为从大量用电数据中发现不同用户的用电规律,并从中获取简明的规则,本文构建一种模糊神经网络,应用遗传算法优化网络结构,对隐层结点聚类以压缩数据信息。并将该方法应用到实际数据之中,取得了有价值的知识。

关键词：数据挖掘模糊神经网络遗传算法规则

小波神经网络预测方法在石油期货价格预测中的应用研究

[期刊] 技术经济 [作者] 向小东

金融时间序列数据的预测是预测领域的热点问题。本文结合小波变换与神经网络的有关理论,给出了基于小波神经网络的石油期货价格预测具体学习算法并进行了拟合及检测,结果表明该方法具有比常用的BP算法及径向基函数网络算法(HCM算法)更好的拟合能力、推广能力,可为石油期货买卖决策提供一定的依据,并可推广于其它金融时间序列的预测。

关键词：小波神经网络石油期货价格预测

基于小波神经网络的Shibor预测研究

[期刊] 金融理论与实践 [作者] 谢小璐

上海银行间同业拆放利率(Shibor)的推出是中国利率市场化重要的一步。在阐述了Shibor的背景、功能以及对经济发展的重大意义之后,分别建立了小波神经网络和回归时间序列组合模型对2周品种Shibor进行预测对比分析,研究结果表明,小波神经网络的拟合和预测精度较高,具有一定的科学性和实用性。

关键词： Shibor 小波神经网络回归时间序列组合

基于自适应神经网络的时序数据n步预测算法

[期刊] 图书馆建设 [作者] 褚洪涛徐洪侠

由于时间序列的非线性和时变性,以往的神经网络预测方法都无法获得理想的效果。基于自适应神经网络的时序数据n步预测算法,可以让计算机利用时序的历史数据自动构建结构最优和得到最佳训练的神经网络模型,能够准确地拟合出隐藏在时序数据中的时变的非线性映射关系。这一算法应用于股市中的时序预测与实证分析后,收到了较好预测效果。

关键词：金融时间序列自适应神经网络预测算法

基于自适应PSO-BP神经网络的城轨造价预测研究

[期刊] 建筑经济 [作者] 邓宇轩

随着交通强国的推进，城轨在现代化城市交通体系中承担起更加重要的作用，而如何高效地利用已有建设数据是投资控制的重点。针对目前BP神经网络在造价预测方面的缺点，本文提出自适应PSO-BP神经网络算法，并基于已建城轨建设数据对算法性能和造价影响因素进行分析。结果表明，自适应PSO-BP神经网络改善了BP神经网络的稳定性和精度，预测结果表明在车站数量小于17座时，线路长度与车站数量对工程造价的影响呈非线性关系；在车站数大于17座时，线路长度与车站数量对工程造价的影响呈线性关系，其中车站数量的影响约为7亿元/站，线路长度的影响约为3亿元/km。

关键词：城市轨道交通造价预测神经网络

基于独立源分析的小波神经网络油价预测

[期刊] 统计与决策 [作者] 高艺晋童纪新代杰

国际原油价格具有复杂波动性与高度非线性的特点,为了更加准确地刻画国际油价走势,文章运用独立成分分析(ICA)方法对初始数据进行预处理,重构得到市场突发影响项、石油供给能力和常规需求三种隐含影响因素,将所得结果作为小波神经网络(WNN)的预处理数据,构建了ICA-WNN预测模型。数值预测的结果表明相比于传统BP模型和PCA-WNN模型,ICA-WNN模型能够准确判断油价的方向性走势,并且预测精度更高,可解释性更强,是一种更优化的油价预测模型。

关键词：独立成分分析小波神经网络 ICA-WNN模型 WTI现货价格预测

小波神经网络预测方法及其应用

[期刊] 统计与决策 [作者] 向小东

关键词：小波神经网络预测方法传统神经网络网络参数人工神经网络函数逼近能力小波网络小波变换隐节点学习率

原油期货价格预测方法的研究——基于多分辨分析小波神经网络理论

[期刊] 价格理论与实践 [作者] 贠晓哲赵松

原油期货价格预测是一个世界性的难题。本文在多分辨分析和小波神经网络相关理论的基础上,建立了WTI国际原油期货价格预测模型,并利用该模型对原油期货价格进行预测。结果发现该方法在预测原油期货价格上较BP神经网络模型等有更高的精准度。

关键词：多分辨分析原油期货价格预测小波神经网络

基于SOM神经网络的高校图书馆个性化需求挖掘系统研究

[期刊] 数字图书馆论坛 [作者] 刘爱琴李永清

借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点,本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段,有效提升聚类速率和聚类效果。基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术建构用户个性化服务推荐系统,进行有效性验证,实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。

关键词： SOM神经网络聚类分析个性化推荐关联数据集