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[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（ＧＡ－ＢＰ）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，ＧＡ－ＢＰ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％，ＧＡ－ＢＰ神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用ＧＡ－ＢＰ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．．．
[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] 中南林业科技大学学报
[作者]
吴娇娇 欧光龙 舒清态
以普洱市思茅松天然林为研究对象,以Landsat8 TM影像和DEM(30 m)数据为信息源,结合2006年森林资源二类调查小班数据和2012至2013年样地实测数据,在ENVI下提取14个自变量备选因子(11个遥感因子、3个地形因子),在MATLAB平台下利用BP神经网络模型建立研究区思茅松天然林生物量估测模型。结果表明,利用优选训练算法Ploak-Ribiere,隐含层节点数为9时效果最佳,得到决定系数R2=0.85,均方误差RMSE=14 t/hm2,预估精度P=74.75%。以像元为单位,分块提取
关键词：
思茅松 生物量 BP神经网络
[期刊] 林业科学
[作者]
李永亮 张怀清 林辉
利用便携式ASD野外光谱辐射仪对杉木冠层叶片光谱进行测定,同时以分光光度法对叶片叶绿素含量进行提取。样本经均值处理、平滑处理和微分处理后,进行红边参数提取。对11个红边参数以PCA方法进行降维,将得到的前7个主成分得分作为网络输入参数,叶绿素含量作为网络输出参数,以遗传算法(GA)优化网络初始权值阈值,建立隐含层神经元数分别为4,6,8,10,12和14的6种单隐层BP神经网络模型。以R2,RMSE和相对误差作为模型精度检验标准,结果表明:6种模型预测精度均可达到92.0%以上,其中隐含层神经元数为10时,预测精度最高,可达97.372%。说明此种模型可对杉木冠层叶片叶绿素含量进行高精度估算。
[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张品一 罗春燕 梁锶
文章采用1990—2016年324个月的数据,构建多输入的GA-BP神经网络模型,对2015—2016年24个月的黄金价格进行仿真预测。结果表明,GA-BP神经网络在仿真能力、误差水平、收敛精度、迭代次数等方面都优于BP神经网络,能更加准确地预测黄金价格的走势。
关键词：
黄金价格 预测 遗传算法 BP神经网络
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
孙中叶 徐晓燕
农业供应链金融可以有效促进节点企业之间的资金协作,对其进行快速精准的风险评价关系到农业供应链的高效发展以及农业生产的顺利进行。文章选取11个农业供应链金融业务的风险评价指标,构建基于GA(Genetic Algorithm)-BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的农业供应链风险评价模型,并利用案例分析法对所提出的风险评估模型进行验证。结果表明,利用经遗传算法优化的BP神经网络评价农业供应链金融风险,不仅可以加快BP神经网络的收敛速度,同时可以避免BP神经网络容易产生局部最小的问题,提高预测速度和精度,可作为确定农业供应链风险的有效技术手段,为当前农业供应链各参与主体的金融风险管理提供有效的决策支持。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
孙中叶 徐晓燕
农业供应链金融可以有效促进节点企业之间的资金协作,对其进行快速精准的风险评价关系到农业供应链的高效发展以及农业生产的顺利进行。文章选取11个农业供应链金融业务的风险评价指标,构建基于GA(Genetic Algorithm)-BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的农业供应链风险评价模型,并利用案例分析法对所提出的风险评估模型进行验证。结果表明,利用经遗传算法优化的BP神经网络评价农业供应链金融风险,不仅可以加快BP神经网络的收敛速度,同时可以避免BP神经网络容易产生局部最小的问题,提高预测速度和精度,可作为确定农业供应链风险的有效技术手段,为当前农业供应链各参与主体的金融风险管理提供有效的决策支持。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王轶夫 孙玉军 郭孝玉
以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型,并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响;将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明:1)最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法,输入变量为D、H,输出变量为Wt、Wa、Wr,隐层节点数为8。2)输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。...
[期刊] 财会通讯
[作者]
周虹
遗传算法在寻求全局最优解方面有着强大的鲁棒性和稳定性,能对BP神经网络局部最优这一缺陷进行有效弥补。为此,本文构建GA-BP神经网络模型,从财务与非财务方面制定符合上市公司绩效评价的指标体系,重点通过因子分析法对模型在上市公司绩效评价中的应用进行分析,验证模型的可行性,并基于绩效评价结果对上市公司的发展提出意见。通过GA-BP神经网络模型应用研究,能够为上市公司管理层、社会公众等利益相关者提供参考。
[期刊] 经济问题
[作者]
刘国清 王红蕾
神经网络具有强大处理非线性系统的能力和映射能力,在企业信用风险评估中得到广泛应用。首先构建了上市公司信用评价的财务指标体系,然后分析了BP神经网络模型易陷入局部最优解的缺陷,通过引入遗传算法修正连接权值,构建了GA-BP神经网络模型,选取2003~2006年的60家上市公司作为训练样本,60家上市公司作为测试样本,对指标进行筛选后进行评估,评估结果显示该模型评估准确率较高。
[期刊] 征信
[作者]
蒋然 杨哲 封笑笑
受传统金融体系避险特性的影响，融资难成为长期制约科技型企业发展的主要问题。结合科技型企业的成长特征对现行信贷评价体系的指标进行优化，利用基于遗传算法改进的ＢＰ神经网络模型对２５家科技型企业进行实证研究，结果表明该体系是合理有效的，可作为商业银行进行信贷评价的决策依据。
关键词：
科技型企业 信贷评价 遗传算法 神经网络
[期刊] 生态经济
[作者]
马明娟 李强 殷文琦 宗鑫 周文瑞
系统剖析了欧盟碳排放交易体系，在厘清GA-BP神经网络原理的基础上构建了基于GA-BP神经网络的碳交易定价模型，用以刻画碳交易价格的影响因素，并结合情景设置、数值模拟不同情景下不同因素对碳交易价格的作用机理。研究结果表明GA-BP神经网络对于碳交易价格模拟具有可靠性，在不同经济发展水平和能源结构情景下碳交易价格变化较大，构建区域碳排放交易体系不仅能促进温室气体减排，还能优化能源结构，其关键在于形成与碳排放交易体系相适应、相配套的体制机制，营造契合碳中和目标的政策环境。论文旨在为我国碳交易市场运行机制优化提供理论参考，为我国碳中和与高质量发展目标的实现提供有益增补。
[期刊] 生态经济
[作者]
马明娟 李强 殷文琦 宗鑫 周文瑞
系统剖析了欧盟碳排放交易体系，在厘清GA-BP神经网络原理的基础上构建了基于GA-BP神经网络的碳交易定价模型，用以刻画碳交易价格的影响因素，并结合情景设置、数值模拟不同情景下不同因素对碳交易价格的作用机理。研究结果表明GA-BP神经网络对于碳交易价格模拟具有可靠性，在不同经济发展水平和能源结构情景下碳交易价格变化较大，构建区域碳排放交易体系不仅能促进温室气体减排，还能优化能源结构，其关键在于形成与碳排放交易体系相适应、相配套的体制机制，营造契合碳中和目标的政策环境。论文旨在为我国碳交易市场运行机制优化提供理论参考，为我国碳中和与高质量发展目标的实现提供有益增补。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
鲁皓 韦怡 焦柳丹
随着消费信贷市场的扩张和下沉，信用卡的逾期和违约风险问题日益突出。本文从贷后风险管理的视角出发，基于西部地区某银行2019年全年的消费贷流水纪录数据，将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合建立了消费贷贷后风险等级评价模型，并以此为基础比较了不同风险等级客户群的表现差异。结果表明：基于GA-BP神经网络的消费贷贷后风险等级评价模型能够实现客户信用风险等级的有效分类。在贷后风险监控过程中，只需实时监测0.637%的账户即可有效降低整体的逾期率和违约率；不同信用风险等级客户群的行为差异可从资金往来、收入水平和还款倾向三个维度体现。高风险Ⅴ和Ⅳ等级客户在支出水平和支出比例两个方面与其他客户存在显著的差异。
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