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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
江学军 唐焕文
[期刊] 统计与决策
[作者]
余伟 陈治明 罗飞
文章在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法的存在的问题,提出了一种改进型神经网络算法。首先对训练样本集采用链式数据重组的方法进行扩充;然后在构造的人工神经网络输入层单元引入经济指标的增长率数据和时间窗口序列数据。仿真结果表明,文章提出的算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度。
关键词：
宏观经济 经济预测 人工神经网络
[期刊] 改革与战略
[作者]
罗睿 罗飞
在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法存在的问题,文章提出了一种改进的免疫粒子群优化神经网络算法。仿真结果表明:这种算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度,使预测误差从原来BP神经元网络的15%下降到改进后的5%。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡俊胜,肖冬荣,夏景明
本文通过小波变换和神经网络的结合,建立了相应的小波神经网络经济预测模型。该模型克服了传统时间序列预测模型只能进行线性预测,避免了一些BP神经网络的固有缺陷。
关键词：
小波 神经网络 精确 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈军
[期刊] 建筑经济
[作者]
李海波 赵丽 张国兴
建筑工程经济预测即工程造价估算是项目可行性的基础。针对建筑工程经济估算繁琐的问题,基于Elman神经网络的优点,通过对影响单项工程的各变量进行权重分析,从而建立有效的网络。通过数据分析模型,基于MATLAB数学软件可以实现对建筑工程经济的快速预算。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
徐祖华 黄彦春 陈铭豪 赵均 邵之江
针对模型预测控制(model predictive control,MPC)优化求解中占用资源较多、实时性较低且实现相对复杂的问题,该文提出了一种基于现场可编程模拟阵列(field programmable analog array,FPAA)模拟神经网络的快速模型预测控制算法。通过FPAA模拟电路来实现基于连续神经网络的二次规划求解,有效规避了离散神经网络的收敛性问题,具有求解速度快、占用资源小、简单易实现的特点;通过平移变换和尺度变换方法,解决FPAA模拟电路的信号限制。最后该文给出了FPAA模拟神经网络预测控制软硬件设计方案并通过实验验证了该算法的有效性。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘倩 熊丽荣
水稻需水量预测是节水灌溉规划的基础,由于BP神经网络在解决多参数非线性问题表现出极强的自适应能力,从而可以科学准确预测需水量。本研究从多个影响因子分析出发,得到了BP神经网络模型,并结合实际数据进行了检验。试验结果表明,该模型能够较好地反映气象因子与水稻需水量之间的关系,预测精度高。
关键词：
神经网络 需水量 预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁红 董文永 吴德敏
为获得更精确的径流水位预测效果,文章提出了基于Levenberg Marquardt(LM)算法的BP双隐含层神经网络模型(BPDHLM)。LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能;相对单隐层而言,双隐含层BP网络则能改善网络的性能误差,误差梯度,从而提高模型预测精度并改善网络性能。研究结果表明:该模型预报稳定性好,预报准确率高,为径流-水位时间序列预测提供一个有效建模方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张双
文章首先对BP神经网络进行改善,利用遗传算法对权值和阙值的初始值进行优化,加快了收敛速度,一定程度上避免了局部最小的问题,利用这种改进的BP神经网络对GM(1,1)预测残差进行修正,建立灰色神经网络模型。其次结合宏观经济因素对股指进行多元回归分析,利用加权法对多元回归分析和灰色神经网络进行组合,更好的利用了不同单一模型的优势。这种组合预测模型较灰色预测模型误差率可以减少40—70%。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆明希 严广乐
为了提高居民消费价格指数的预测精度,对于呈近似S形的CPI时间序列,利用灰色Verhulst模型对其预测。构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式,利用BP神经网络对原始数据与灰色Verhulst预测值的残差进行训练。仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文献[1]的总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhulst模型中能较好地提高预测精度。
[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
[期刊] 经济问题
[作者]
张均东 刘澄 孙彬
提出一种结合宏观国际经济影响因素与黄金价格时间序列相接合的LM-BP模型。仿真结果表明,该算法能够较好预测黄金价格的走势,并且运用固定权值阈值方法实现了预测结果的稳定,使得能够进行实际应用。
关键词：
人工神经网络 黄金价格预测
[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。
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