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[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] 财会通讯(理财版)
[作者]
邵萍
一、高校加强应收及暂付款管理的必要性(一)保证会计信息真实性与可靠性按照《高校会计制度》的规定,应收及暂付款属资产类流动资产范畴,即其可在1年内变现或转化为所耗用的资产,具有周转快、变现能力强等特点。
[期刊] 财会月刊
[作者]
刘从兵
加强高校暂付款管理对促进高校资金良性循环和资产安全完整发挥着重要作用,是高校财务管理工作的重点。但由于该项工作业务量大、涉及面广、时间跨度长、管理手段落后,成为了高校财务管理工作的难点。本文依据暂付款的管理原则,利用EXCEL完成高校暂付款管理系统的结构和模块设计,旨在提高高校暂付款的管理效率和管理水平。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
傅建雯
高校暂付款管理是高校财务管理的一个重要方面。文章根据会计发展的现状和发展趋势，通过过去与现在的比较，对高校暂付款管理的制度、内控、环境等进行全面的分析和研究，归纳出高校暂付款管理的六大转变。
关键词：
高校财务 暂付款管理 高校管理体制
[期刊] 会计之友
[作者]
刘文婷
随着政府会计准则制度的实施,高校暂付款管理工作的重要性提升到了一个新的高度。很多高校在衔接政府会计制度的过程中,暂付款管理工作都出现了如暂付款管理制度执行不力、历史遗留的暂付款金额庞大、暂付款清理机制不健全等突出问题。为解决上述问题,N大学一方面对暂付款管理办法进行修订,另一方面梳理历史遗留暂付款并给出解决方案,同时进一步明确暂付款清理流程,丰富清理手段。通过一系列增强暂付款管理的措施,暂付款总金额呈下降趋势且暂付款结构更为合理,同时全员提高了对暂付款管理的重视,取得了一定效果。
[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
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 王文涛 王思宇
农村用电量预测是县级供电部门的重要工作之一,其受国民生产总值和上年度用电量的影响,具有一定的随机性。利用BP神经网络建立了农村用电量预测模型。通过应用实例分析表明,预测结果和实际结果有很好的一致性。
关键词：
神经网络 预测模型 农村 用电量
[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] 建筑经济
[作者]
谢金豪 刘文昌
建筑工程项目造价预测是待建项目的一个重点，而传统造价预估手段已不能满足当前建筑业向数字化转型的要求。提出引入一种智能算法进行造价预测的方法，即建立基于GA-BP神经网络的建筑工程造价预测模型。以收集的30组样本数据为例，运用BP模型和GA-BP模型进行对比实验。实验表明，无论是单一BP神经网络预测模型还是经GA优化后的预测模型都对项目造价有着出色的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆利军 廖小平
运用科学的预测模型对旅游客流量进行及时、准确预测,对提升旅游者的出行体验和促进旅游产业的发展意义重大。文章分别以基于BP和Elman神经网络构建的模型为基准模型,提出引入EMD方法改进传统BP预测模型,以探究互联网时代游客出行新特征。实证分析以张家界为例,研究发现:(1)EMD方法能够有效提高数据质量;(2)根据分量特征不同而重新组合形成向量的方法可有效缩短网络训练时间,进而提升游客量预测精度。
[期刊] 软科学
[作者]
曹国华 赵晰 尹林林
以深交所大非股东为研究对象,将BP神经网络结合rough集理论应用于大非减持度预测,构建一套减持度预测系统,测试结果表明该预测系统平均预测准确度较高,具有实用性,能够为普通投资者及监管者提供参考作用。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
陶阳威 孙梅 王小芳
能源是人类赖以生存的物质基础,有效地预测能源需求对于经济的发展和社会的进步具有重要意义。BP神经网络预测模型具有自学习、自适应的特点,适用于难于建立精确数学模型的系统,但是传统的BP网络在学习过程中易发生震荡,且收敛缓慢。文章通过加入动量项改进了传统的BP神经网络,综合考虑了影响中国能源需求的各个因素,并选取了主要且可量化的因素:国民生产总值(GDP)、城镇人口比例、产业结构、能源价格、能源结构、技术进步、消费水平。应用改进的BP神经网络算法,结合1990到2007的各项实际数据,建立了中国能源需求预测模型,并用MATLAB仿真实现,仿真结果表明该预测模型具有较强的预测能力和较好的实用价值,最...
[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] 西南农业学报
[作者]
刘庭洋 李烨 浦仕磊 李志宇 李文静 吴奇 王云月
【目的】稻瘟病是水稻主要病害之一,严重制约水稻高产稳产。近年来随着品种布局、耕作制度改变及气候变化的影响,其流行程度年度间波动很大。目前,稻瘟病在云南省各水稻产区呈现中等偏重发生的趋势,预测预报作为指导防治的先行者,具有重要作用。【方法】为了及时有效的做好稻瘟病防范工作,本研究采用稻瘟病发生相关气象因子及田间穗瘟病情指数,利用BP神经网络技术,选取德宏州芒市为试验点开展稻瘟病预测预报研究。【结果】从气象因子与预测对象的相关性来看,筛选出来的各气象因子与病情指数之间都存在较强的相关性,其理想输出和实际输出值
关键词：
稻瘟病 BP神经网络 预测预报
[期刊] 统计与决策
[作者]
周晶晶 贺勇 诸克军
文章提出采用基于主成分的BP神经网络来对油田产量进行预测。主成分分析法用于将输入变量维度降低且互不相关;BP神经网络因其自组织、自学习的动力机制实现输入输出空间的非线性映射。以江汉油区为例的研究表明,该方法具备较高的预测精度,在复杂经济时间序列的预测中有一定的应用前景。
关键词：
石油产量预测 主成分分析 BP神经网络
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