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[期刊] 浙江金融
[作者]
许兴军 颜钢锋
对BP神经网络的算法和结构进行了介绍,并基于MATLAB的BP网络的工具箱,对浦发银行近一年交易日的数据进行了训练和测试,获得了一定的预测精度。最后还对波动期股价预测的难易,股价涨幅预测的难度以及输入变量对BP网络预测股价能力的影响等进行了讨论。基于实验结果,得出了基于BP神经网络的数学模型能一定程度上实现对股价趋势判断的结论。
关键词：
BP神经网络 股价预测 MATLAB
[期刊] 财会月刊
[作者]
朱永明 邵庚云
本文从上市公司的财务影响因素角度出发,以房地产开发业为例,采用BP神经网络预测公司股价。首先,通过采用主成分分析法优化输入变量,并且得出主成分的回归方程;然后,将训练好的网络保存并且采用实证数据进行预测;最后,将回归方程法和BP神经网络法预测精度进行比较,结果表明,BP神经网络法的预测精度明显高于回归方程法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨成 程晓玲 殷旅江
本文从影响公司股价的核心上市公司质量出发,利用公司在各个层面的财务指标来预测股价,实现了在思想上的创新。在传统的线性模型预测的基础上,探索应用BP神经网络模型对上市公司的股价表现做出预测。
[期刊] 管理评论
[作者]
张品一 梁锶
为了对新常态多目标条件下金融产业发展趋势进行仿真和预测,本文基于经济稳定增长、经济结构优化和创新驱动这三个目标以及金融产业发展速度与质量的相关变量,构建自适应遗传算法优化BP神经网络模型。对2016年三个目标进行敏感性调控,发现金融产业发展速度受经济结构优化目标的影响最大,受经济稳定增长目标的影响其次,受创新驱动目标的影响最小;而金融产业发展质量受三个目标的影响强度相反。并且对2017—2019年金融产业发展趋势进行预测,发现金融产业发展速度将大幅减缓,但是金融资产的质量将逐步提高。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
冯叔君 陈芳
本文运用Elman神经网络模型,对我国猪肉月度价格的波动特征及预测进行实证研究。结果表明,2005年1月至2018年3月,猪肉月度价格波动可分为四个阶段,主要受到养殖成本、重大自然灾害事件、替代品价格等因素的影响。预测2018年下半年价格将较为稳定,总体呈缓慢上升趋势。研究认为,ENN模型的预测精度更高,更适合猪肉月度价格的预测与预警研究,建议加强对猪肉价格波动的关注度、严厉打击猪肉市场的不法行为、重视养殖成本和猪肉供应因素对猪肉价格的影响。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
张立军 苑迪
文章针对股价预测问题的复杂性、不确定性、时变性及动态性等特性,利用Elman神经网络具有记忆性的优点,采用遗传算法训练优化Elman神经网络的初始权值,提出了高效的GA-Elman动态回归神经网络股价预测模型。实验模拟结果表明:该模型快速稳定且具有较高的精度,将其用于股票价格预测可行且有效。该模型的提出也为股票价格预测提供了一种新的技术和方法。
关键词：
遗传算法 Elman神经网络 股价预测
[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] 建筑经济
[作者]
李欢 董娜 潘敏 余睿 熊峰
以2016年1月至2020年4月成都市房价指数月度同比数据为研究对象，基于网络搜索数据——百度指数，运用主成分分析(PCA)筛选关键词，自回归分布滞后模型(ARDL)确定关键词滞后阶数，建立 PCA-ARDL-BP房价指数组合预测模型。结果表明：基于网络搜索数据和PCA-ARDL-BP组合模型的房价指数预测的平均绝对百分比误差不超过2%，为宏观经济指标预测提供参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡时连
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
关键词：
图书采购 平均复本量 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
张吉刚 梁娜
文章提出一种基于som网络-主成分-BP网络预测模型,用于股市收盘价的实时预测。首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用主成分分析方法对影响目标数据的众多变量进行降维处理,在此基础上,构建了股市收盘价的BP神经网络预测模型,大大改善了预报的精度和效率,通过对采集的股市数据进行测试,表明本文提出方法的有效性。
关键词：
som神经网络 主成分分析 BP神经网络
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
郝景新 刘文金 黄晓南
测定了广东某衣柜厂直线封边机(豪迈KAL210)作业岗位的工时,建立了不同板件尺寸、封边长度和封边条厚度等因素与封边时间的神经网络模型,并用Matlab R2009b神经网络工具箱的函数命令进行训练和仿真。结果表明:3层BP神经网络模型可以有效地表征不同因素和封边工时之间的复杂非线性关系。通过Matlab神经网络工具箱拟合实测数据,精度高,均方误差在训练1 470次时达到精度要求0.001,仿真输出值与实际测量值的最大绝对误差小于0.3 s,相对误差小于5%,满足生产要求。3层结构BP神经网络可有效仿真封边工时,为家具企业工时制定提供新的方法指导。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
宋新明 居勇 曾鸣 卫炜 褚烨
为了加强电力公司对电力客户信用风险的事先控制,降低电力公司运营风险,需要对电力客户按信用等级进行分类,确定不同客户的信用风险等级,以便执行不同的信用风险控制策略。本文通过将定量与定性的指标相结合,建立了电力客户信用评价指标体系。引入主成分分析法和改进的BP神经网络法,将两者相结合,建立数学评价模型。通过将指标体系中的各指标带入该模型进行测算,可以计算出电力客户信用风险大小,从而确定各个客户信用风险等级。实例研究表明,利用此指标体系和数学模型能够准确地判断电力客户所处的信用等级,对于电力公司规避电力客户信用
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
于京池 金爱云 潘坚文 王进廷 张楚汉
拱坝在其生命周期内可能会承受强烈地震,其地震易损性引起了广泛的关注。一般而言,采用非线性有限元法进行拱坝的地震易损性分析,需要大量的计算工作量。该文提出了一种预测拱坝地震响应的方法——基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的多层前馈(back propagation,BP)神经网络,该方法可以替代部分非线性有限元分析计算,显著减少计算成本。以大岗山拱坝的易损性分析为算例,基于已有的390个有限元非线性动力分析工况数据,将结构的响应设定为BP神经网络的输出,地震强度参数IM作为输入,进行BP神经网络的训练和验证。结果表明,该文提出的GA-BP神经网络采用390个有限元结果中的30%的数据进行训练,即可得到满足精度的预测结果,给出合理的拱坝地震易损性曲线,说明采用GA-BP神经网络后可节省70%的非线性有限元计算成本。
[期刊] 情报科学
[作者]
胡悦 王亚民
【目的/意义】微博舆情对社会各领域的影响与日俱增,但由于其影响因素众多,呈现出非线性且复杂的变化。因此,如何快速、准确地预测其发展趋势是一个很有价值的研究课题。【方法/过程】以微博话题的博文总数作为微博话题发展趋势的量化指标,考虑话题发展的复杂性和非线性的特点,采用模糊神经网络来预测微博话题的发展趋势。并通过改进的粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行优化以更好的发挥模糊神经网络在处理非线性、模糊性等复杂问题上的优越性。【结果/结论】通过对新浪微博数据集的对比实验,验证了本文所提方法的有效性和准确性。本文
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