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[期刊] 统计与决策
[作者]
李静文 刘刚
文章以先行指标作为模型的输入层,以基准指标作为模型的输出层,构建了基于BP神经网络模型的景气预测模型。模型结合了BP神经网络模型和景气预测模型的优势,以高新技术行业的总收入进行实证研究。对比了二次指数平滑模型和BP神经网络模型的预测结果,从三种模型的拟合度以及预测指标评价体系的计算结果可知构建的模型拟合度得到了很大的提高。
[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] 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]
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]
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] 沈阳农业大学学报
[作者]
王慧
提出一种基于灰色理论BP神经网络的网络入侵预测方法。针对传统的预测方法难以高效预测大规模网络的复杂攻击行为,利用基于灰色理论的BP神经网络算法,对网络传输中的数据包建立模型、分析和检测识别,结果表明了改进后的入侵预测模型具有更好的预测精确度和效率。
关键词：
BP神经网络 灰色理论 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
翟静 曹俊
文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
李峥 王建峰 程小强 段史江 史文强 胡蓉花 肖荣贵 申洪涛
【目的】为探究烟叶常规化学成分与各单项外观质量评价指标之间的关系,为外观质量评价的智能精准化发展提供科学依据。【方法】对选取的2017年湖南烟区具有代表性的初烤烟叶样品进行常规化学成分的测量及外观质量评定,通过因子分析法对作为BP神经网络输入变量的常规化学成分进行筛选,分别构建拓扑结构为7-10-1的各单项外观质量指标预测模型。【结果】所选烟叶样品的常规化学成分含量和外观质量得分的统计分析符合正态分布,网络模型对样本的训练结果表明:各个单项外观质量评价指标预测模型中,网络模拟值与实际目标值之间的误差区间在0～0.5范围内的比例均达到60%以上,误差区间在0～1.0范围内的样本比例均达到90%以上,其中成熟度和色度的决定系数达到显著水平;颜色、身份、油分、叶片结构的决定系数达到极显著水平。【结论】基于烟叶常规化学成分含量,利用BP神经网络构建的各项外观质量指标预测模型具有较高的精准性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓辉 杨勇 杨洪伟
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。
关键词：
BP神经网路 灰色模型 干旱预测
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
胡喜生 洪伟 吴承祯
福建省耕地严重短缺,人均占有耕地面积较小.随着经济的发展,人均占有耕地资源将进一步减少.针对这一现象,本文运用BP神经网络对福建省历年耕地面积进行拟合,建立预测模型,结果表明模拟效果理想.
关键词：
福建省 耕地 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
高雷 曹永锋 李芬香
本文研究了个体定税预测模型问题。简要介绍了BP神经网络的结构,通过分析影响个体定额定税的主要因素,提出了基于BP神经网络的个体定税预测模型。运用MATLAB7.0对样本数据进行了仿真,结果证明了模型的正确性与适用性,并对该模型进行了分析评价。
关键词：
个体定税-BP神经网络-预测
[期刊] 工业工程
[作者]
徐兰 方志耕 刘思峰
为了对产品质量进行预测控制、辅助新产品开发设计、寻找最优参数,将测试样本的网络输出值与真值之间的灰色关联度作为目标函数,采用粒子群算法优化了BP神经网络的权系数和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-GRG算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以注塑件质量预测为例,进行算法实现,仿真结果表明本文所提出的PSO-GRG算法比BP算法迭代次数减少了87.5%,并避免了局部最优,且预测误差亦明显减少。得出结论:所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和研究价值。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
程冀文 王树森 罗于洋 张岑
[目的]以库布其沙漠沙柳为研究对象，建立基于BP神经网络的沙柳生物量模型，探究不同建模因子下的沙柳生物量估算模型变化，以期探究沙柳生物量估算模型的最优形式。[方法]选取6种沙柳生长因子，并根据与生物量相关性大小加入输入变量，从而组成6组不同输入变量，输入变量包含因子数量逐步增加（1～6种）。对比BP神经网络沙柳生物量模型不同输入变量所拟合模型的性能，确定最佳输入变量，并在最优输入变量的基础上，确定BP神经网络隐层数量，经过反复训练，建立基于BP神经网络的沙柳生物量估算模型。[结果]基于BP神经网络的沙柳生物量模型最优结构，即输入层节点数（N_(in)）∶隐层节点数（N_h）∶输出层节点数(N_(out))为：4∶9∶1。其中训练数据R~2=0.97,RMSE=0.67,MAE=0.50；测试数据R~2=0.96,RMSE=1.10,MAE=0.77。[结论]基于BP神经网络的沙柳生物量，随着输入变量中输入因子的数量不断增加，发现其R~2、RMSE、MAE所表现出的模型性能逐渐变好，但是输入变量每增加1种后，当输入因子数量为5时，模型精度相比输入因子数量为4时提升幅度较小，考虑模型使用时的精度和野外工作的便利性，输入层最优输入因子数为4种，当隐层数为9时模型性能表现为最优。
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