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[期刊] 统计与决策
[作者]
谌业文 李丽 王旭琴 胡尧
针对RBF神经网络算法因原始变量间强相关性带来的处理难度,与因子分析得分评估模型不能充分结合先验知识等缺陷,文章综合因子分析与RBF神经网络算法的各自优点,构建一种基于FARBF神经网络算法的企业资产质量评估模型,并给出了原始数据的同向化处理方法。实证案例分析与仿真试验结果表明该模型精度高于单纯的RBF网络算法,且该算法简化了神经网络结构,提高了网络训练速度与算法精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谌业文 李丽 王旭琴 胡尧
针对RBF神经网络算法因原始变量间强相关性带来的处理难度,与因子分析得分评估模型不能充分结合先验知识等缺陷,文章综合因子分析与RBF神经网络算法的各自优点,构建一种基于FARBF神经网络算法的企业资产质量评估模型,并给出了原始数据的同向化处理方法。实证案例分析与仿真试验结果表明该模型精度高于单纯的RBF网络算法,且该算法简化了神经网络结构,提高了网络训练速度与算法精度。
[期刊] 金融论坛
[作者]
杨胜刚 朱琦 成程
本文以德国某商业银行的真实客户信用数据为样本,将决策树方法应用于个人信用指标的筛选过程中,并与BP神经网络模型相结合构建成一个两阶段组合模型。研究表明,基于决策树—神经网络构建的个人信用评估组合模型对于测试样本的分类预测精度高于单一BP神经网络模型的分类预测精度。组合模型对于测试样本的总正确率平均值为75.45%,高出单一BP神经网络模型的总正确率近3个百分点。基于信息熵增益率分类原理的最优决策树挑选指标方法能合理去除非重要属性指标的干扰,使真正有效的属性指标输入神经网络主模型,提高模型分类预测的精准度。
关键词：
个人信用评估 决策树 神经网络 组合模型
[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] 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。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
周学军 刘颖琦
本文将人工神经网络引入教育评估领域,阐明了用BP网络模拟教育评估中的专家评价的设计思想和方法,结合具体实例进行论证。
[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] 技术经济与管理研究
[作者]
苏振民
本文的目的是提出一个建筑工程报价决策模型 ,以帮助建筑企业在投标中达到自己满意的目标。本文的主要思路是采用信息扩散原理和神经网络模型相结合 ,使工程报价决策能在少样本的条件下得到较满意的结果
关键词：
报价 信息扩散 神经网络
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
曹姗姗 孙伟 刘鹏举 唐小明
【目的】应用以遗传算法优化的BP（GABP）神经网络构建灌木生物量估测模型，以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象，应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值和阈值，通过BP神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型，并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明，GABP神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为77.65%和71.79%，估测精度分别为81.46%和75.64%，GABP神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用GABP神经网络构建灌木生物量模型是可行的，能够实现灌木生物量的快速估测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄向荣 谢如鹤
文章根据大型突发事件的突发性和不确定性,以及食品在物流过程中极易腐损等特点,确立一个用于食品物流应急配送中心选址决策的评价指标体系,并在这基础上,将蚁群算法(ACA)和径向基神经网络(RBFNN)结合起来,建立一个选址决策模型。该模型既具有神经网络的广泛映射能力,又具有蚁群算法所带来的高效率、全局收敛、分布式计算等特点,能够在安全、可靠、高效的原则下,较好地解决大型突发事件中食品应急配送中心的选址决策问题,以便确保和加快灾区的食品供应。最后,通过模拟算例表明该模型的适用性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李增 迟道才 于淼
为了研究年降雨量的变化规律及特点,采取预防措施,减少灾害损失,根据1955～2006年盘锦地区的气象资料,利用Matlab软件分别取不同的网络训练样本,建立了3组BP神经网络预测模型。然后利用遗传算法对Elman神经网络进行优化,建立了遗传神经网络预测模型。对比结果表明遗传神经网络的预测精度高于BP神经网络预测模型。说明利用遗传神经网络模型对盘锦地区的年降雨量进行预测是可行的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄己立 杨茂盛 欧剑
文章针对评价模型的容错、自组织、自适应能力有待加强等现状,设计了基于近代最优化算法的多属性方案综合评价模型;设计了通用方式的公共建筑设计方案评价指标体系结构表、方案评价表、方案评价值的标准化计算模型;设计了"有导师"型数据输入的基于改进的BP神经网络,以及"无导师"型数据输入的自组织竞争神经网络评价模型及算法。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
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