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[期刊] 生态经济
[作者]
王宇 李旭东
本文计算了1993年至2005年我国M2/GDP,发现该数据总体呈上升趋势,这一定程度上反映了我国体制上的深层次问题。另外,本文运用带有动量项和自适应学习率的BP神经网络方法预测出我国2006年的M2/GDP是1.6386左右,并提出了一些相应的政策建议。
关键词：
M2/GDP BP神经网络 预测 对策
[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] 企业经济
[作者]
李全亮
人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。
关键词：
人工神经网络 BP算法 税收预测
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
龙会典 严广乐
本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,然后建立基于ARIMA和BP神经网络的组合模型对序列的周期波动项进行预测,最后用乘积模型对二者预测值进行集成。GDP时间序列实证结果表明:集成模型的预测效果显著高于单一模型,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性.
[期刊] 经济问题
[作者]
薛晔 蔺琦珠 任耀
选取我国２０１０年１月至２０１５年３月的月度相关数据，运用分布滞后模型对通货膨胀影响因素进行乘数效应分析，利用决策树算法对通货膨胀的影响指标进行筛选和优化，借助ＢＰ神经网络对通货膨胀风险等级进行预测。结果表明：动态乘数效应显著，且通货膨胀受流动性过剩、产出缺口、国房景气指数、人民币兑美元实际汇率滞后一期的动态乘数效应较大；所构建的决策树－ＢＰ神经网络模型比传统的ＡＲＩＭＡ模型分类准确率高、均方误差小且对短期通货膨胀风险等级的预测效果较为理想，有望为基于大数据的宏观经济实时预测系统提供新的构建思路。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
赵成柏 毛春梅
预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%～45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
胡敏杰 覃正标 蒲云
本文通过分析高速公路工程成本构成,构建了影响工程建造成本的主要指标体系,根据十一五期间西部五省市部分高速公路的工程造价统计数据,建立一种基于神经网络造价成本预测模型。分析结果表明,影响工程造价的因素中设计因素最为关键,其次是施工工期及贷款利率因素。通过对样本的训练和验证,表明建立的神经网络预测模型具有真实性及可靠性。
关键词：
高速公路 工程造价 BP神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
李代红
实现产业结构优化调整是我国当前经济工作的重中之重。BP神经网络算法是基于"梯度下降理论"的高精度分析工具,文章首先在建立训练网络的基础上对我国三次产业产值进行系统仿真,发现拟合精度很高,其次对三次产业发展进行了预测,并结合GM(1,1)法得出了预测区间,最后进行全文总结。
[期刊] 旅游科学
[作者]
邓祖涛 陆玉麒
入境旅游人数的预测结果对于旅游管理部门和政府部门有着重要的参考意义,寻求科学合理的预测模型是保障预测结果准确可靠的关键。针对这一问题,作者利用人工神经网络理论建立了BP(Back-Propagation)网络预测模型,并与logistic模型、指数平滑模型、自回归模型的预测结果进行比较,结果表明应用BP神经网络对入境旅游人数进行预测精度更高、效果更好。
关键词：
BP神经网络 入境旅游 预测
[期刊] 会计之友
[作者]
岳喜马 魏微
高校暂付款管理水平关系着资金使用效率与财务风险防范能力，甚至影响着高校会计信息的真实性。高校财务管理的精细化这一目标直接对暂付款管理提出了更高要求。文章根据Ａ省３０所省属本科高校２０１４年暂付款及影响暂付款规模的本年收入、本年支出、差旅费、专用材料费、其他商品服务支出与设备购置费６个主要因素数据，建立ＢＰ人工神经网络预测模型，仿真拟合历史数据，并利用仿真模型预测暂付款规模，与主成分回归模型比较，验证其预测精度。数据实证研究结果表明ＢＰ神经网络能捕捉到暂付款与其影响因素之间的非线性特性规律，能更好地预测暂付款规模。
[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]
周瑞芳 禹建丽
运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法。为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据。
关键词：
弹性梯度下降法 启发式学习算法 时间序列
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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