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[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张晓瑞 方创琳 王振波 马海涛
城市建成区面积预测是城市研究的一个核心问题,其与城市经济社会之间表现为一种复杂的非线性关系,传统的方法模型难以精确预测。作为一种较新的人工神经网络模型,RBF神经网络能以任意精度全局逼近任意非线性关系,表现出了极强的处理复杂非线性系统的能力。以合肥市建成区面积预测为例,构建了基于RBF网络的预测模型,作为对比,同时用BP神经网络、一元线性回归和多元线性回归模型进行了预测。预测结果的综合分析表明,在预测精度上,RBF网络>BP网络>多元线性回归模型>一元线性回归模型。研究显示,RBF网络能为城市建成区面积预测提供一种新思路和新方法,进而可为城市土地利用及其规划制定提供科学的决策依据。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
刘柯
城市建成区规模受社会、经济、城市环境等诸多因素影响,传统统计方法难以准确预测城市建成区的面积。人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能,在各类预测研究中得到了广泛的应用,尤其是BP神经网络。主成分分析可以在有效保留数据信息前提下对数据进行降维,它与BP神经网络的结合主要在数据输入端,通过减少输入层神经元个数,增强网络性能,提高预测精度。本文以北京市为例,综合运用主成分分析和BP神经网络方法建立预测模型,以1986￣2003年数据为学习样本,以2004年数据为检验样本,对2005年北京市城市建成区面积进行模拟预测。预测结果表明,基于主成分分析的BP神经网络预测结果与实际值的相对误差为2.8%,比传统BP神经网络预测精度提高1.8个百分点,网络训练收敛速度也更快,其预测精度和效率都有不同程度的改善。
[期刊] 城市发展研究
[作者]
雷波
城市建成区规模的迅速扩张是目前福州市土地利用变化中的一个显著特点。城市建成区规模的扩张受到社会、经济、人口等多种因素的影响,用传统方法对其进行预测比较困难。鉴于BP神经网络和多元回归模型在该领域内的广泛应用,本研究分析了1998-2005年间福州市城市规模的变化趋势,以福州市建成区为例对多元回归模型和BP神经网络在此类研究中的应用进行了对比。经检验,BP神经网络比灰色模型拟合良好,这是对建成区面积预测方法有益的探索。
关键词：
福州 建成区 多元回归模型 BP神经网络
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
赵姚阳 濮励杰 胡晓添
城市建成区规模的迅速扩张是目前江苏省土地利用变化中的一个显著特点,其面积从1985年的426 km2扩大到2003年的2 200 km2,平均年增加98.56 km2。城市建成区规模的扩张受到社会、经济、人口等多种因素的影响,用传统方法对其进行预测比较困难。鉴于BP神经网络在非线性领域预测中的广泛应用,以江苏省为研究对象,构建一个11-3-1结构的BP神经网络预测模型,以1985~2001年和2002年的相关数据作为模型的训练和测试样本,以2003年的社会、经济数据作为网络的预测输入,对该年的建成区面积进行预测。结果表明,BP神经网络预测结果与实际面积的相对误差为3.96%,其预测精度与多元回...
关键词：
BP神经网络 预测 建成区面积 江苏省
[期刊] 工业技术经济
[作者]
沈国琪 陈万明
本文首先构建失业综合指数及其测算指标体系,用来客观地反映失业状况;其次通过文献研究、发放问卷调查等分析方法,并在考虑数据可获得性、可靠性等前提下,初步整理出影响失业的相关因素,以2000~2012年各季度对应的数据,对失业综合指数及其影响因素进行多元线性逐步回归分析,从中筛选出影响显著的因素,构建失业综合指数预测模型。同时基于线性相关分析筛选的结果,构建BP神经网络预测模型,同样对失业状况进行预测,并与多元回归预测模型的预测结论进行比较,结果发现后者预测性能高于前者。
[期刊] 预测
[作者]
刘洪
引言回归分析是确定变量与变量之间相互关系的一种定量分析方法,依据因变量与自变量之间的函数关系是线性的还是非线性的,一般被分为线性回归和非线性回归。在线性回归和可转化为线性的非线性回归中,传统的参数估计方法是基于高斯—马尔可夫定理的最小二乘法(Least Squares,简记LS法);在非线性回归分析中
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李杨 余嘉元
以知识型员工心理契约为研究对象,结合在国内三家知识型员工企业调研的实测数据,建立基于RBF神经网络的心理契约预测模型,同时为实现对RBF神经网络预测效率的优化,选择回归树与RBF神经网络相结合的方式,力求实现两者的优势互补,建立一个高效便捷的回归树与RBF神经网络相结合的知识型员工心理契约预测模型。结果表明:通过回归树、RBF神经网络预测数据结果与在三家知识型员工企业实际施测数据结果比较后发现,回归树与RBF结合的神经网络预测数据结果具有较高的准确性。因此,我们可以认为基于回归树的RBF神经网络的学习算法
关键词：
心理契约 神经网络 员工管理 企业管理
[期刊] 会计之友
[作者]
马海萍
在以往对公司治理结构与盈余管理关系的研究中,学者们大多采用多元线性回归的方法,但多元线性回归只是一种描述数量间简单线性关系的方法,使用的前提是满足五条苛刻的假设,可能并不适合于某些实际经济问题的研究。人工神经网络(ANN)是一种非线性的数学计算模型,文章将人工神经网络模型引入上述问题的研究,并将多元线性回归与ANN两种模型的实证研究结果进行分析与对比,用以考察两种模型在盈余管理研究领域的有效性与预测力。
[期刊] 物流技术
[作者]
杨祺煊 王敏
围绕供需两方面分析了区域经济指标与区域物流量的关系，建立了基于广义回归神经网络的预测模型，算例表明，该模型较传统预测模型在预测精度和可靠性方面有较大优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[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]
于卓熙 秦璐 赵志文 温馨
广义回归神经网络能够大大降低人为因素带来的误差,具有更加精准的预测效果。针对股票价格数据的非线性、非平稳性问题,文章运用主成分分析法对影响股票价格的指标进行降维,基于广义回归神经网络模型对股票价格进行预测研究。并将模型预测结果与股票价格的ARIMA建模预测结果进行对比,以均方误差和平均绝对误差百分比作为评价指标。对比结果表明,在价格预测方面,基于广义回归神经网络的预测模型要优于ARIMA模型,可以获得更准确的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
关欣 王征
国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率。文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎。
[期刊] 软科学
[作者]
俞立平
在高校人文社科效率影响因素研究中提出回归盲点概念，提出采用BP人工神经网络进行学习，将其结果权重作为影响因素影响大小的思路，并采用偏最小二乘法和岭回归进行稳健性检验，同时基于教育部高校人文社科省际面板数据，首先测度出SBM超效率，然后分析其影响因素。结果发现：近年来高校人文社科效率总体呈下降趋势，地区差距不大；学术论文是人文社科效率的最重要影响因素；研发人员对效率影响超过研发经费；学术著作和研究报告对人文社科效率影响较小；出现回归盲点时应采用BP人工神经网络分析效率影响因素。本文还对采用BP人工神经网络解决回归盲点问题的适用条件进行了讨论。
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