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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
陈新辉 乔忠 曾广晟 刘石球
在分析了现有的各种市场占有率预测模型的基础上 ,把产品市场占有率的时间序列作为 BP神经网络的输入与输出 ,建立了预测模型 ,并对 1999年部分品牌彩电的市场占有率进行了实证分析 ,结果表明 ,所建模型具有很高的预测精度 ,是一种值得推广的预测方法
关键词：
市场占有率 时间序列分析 人工神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
张艳清,张晓玲,潘安成,刘红军
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋翔 刘蓓 吴伟琦
文章结合药品市场占有率预测的实例,探讨了马尔可夫预测的基本步骤,包括市场调查、数学建模、市场预测、结果分析与模型推广等全过程;并进一步探析了Markov模型对流行病监测的拓展应用,分析和研究疾病发病情况随时间序列的变化规律,预测疾病的发展变化趋势,为预防和控制疾病提供依据。实证研究表明,Markov模型对实际工作具有一定的指导意义和较好的借鉴作用。
[期刊] 国际贸易问题
[作者]
桑百川
一、外资企业产品的市场占有率情况 考察外资企业产品的市场占有率情况可以从总体和行业两个角度入手。 1.总体情况 我国外资企业产品约有60％出口,内销部分只占40％左右。1994年全国独立核算工业企业产品的销售收入为42398.57亿元,1995年为52936.21亿元,1996年为57969.98亿元。三年中外资销售的收入分别为2916.65亿元、4452.90亿元、5927.27亿
[期刊] 统计与决策
[作者]
张敏 祝华凤
学术界关于企业市场份额预测的研究成果非常多,但均存在假设前提不准确和方法过于繁琐等缺点。文章指出MARKOV状态转移方法适用于寡头竞争企业而不适用于垄断竞争企业,并建立了相应的预测模型。通过系统案例仿真分析,提出线性规划在时间序列数据中测算转移概率的作用,最后通过遍历性分析指出了企业投入决策过程中的问题。
关键词：
MARKOV 寡头竞争 市场占有率 预测
[期刊] 会计之友
[作者]
陈启忠
文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要,分别建立了基于时间序列的ARIMA模型和BP神经网络预测模型,并对两种预测方法进行了对比分析,最终确定了以ARIMA模型为主、BP神经网络为辅的综合预测手段,有效地提高了电费现金流的预测精度,增强了供电企业的现金流管理水平。
[期刊] 财会通讯
[作者]
陈祥碧
本文以资产负债率等在内的20个主要财务指标为输入层参数,以财务状况为输出层参数,选用trainlm训练函数,构建20×38×14×1四层结构的中小企业财务危机BP神经网络预测模型,并进行精度验证和实用证实。结果表明:该BP神经网络模型具有较好的预测能力和较高的预测精度,其训练输出值的错误率为4.29%、预测输出值的错误率为5%;与traingdm和traingd函数相比,trainlm训练函数的精度最高、训练时间最短。
关键词：
BP神经网络 财务危机 预测 训练函数
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
赵黎明 雷立 刘煜
基于企业预警指标之上的警界线的划分和警度的评判是企业预警管理系统的研究难点。针对企业预警研究存在的问题,将人工神经网络BP模型应用于企业预警系统中。BP网络模型克服了传统模式难以处理高度非线性模型、容错性差、预警线和预警区域不具备时变性、缺少自学习能力等缺陷。通过模型的网络设计和仿真实验,证实了这种方法的有效性和广泛的应用前景。
关键词：
企业 预警 人工神经网络 BP模型
[期刊] 工业技术经济
[作者]
李雄诒 许卫华
针对传统企业盈利能力测评方法的局限性,介绍了BP神经网络的的模型方法,在此基础上构建了基于改进BP神经网络的企业盈利能力测评模型,并通过具体实例测试证明了该模型的仿真结果比较可靠,测评精度高,具有很强的使用价值。
关键词：
BP神经网络 盈利能力 测评
[期刊] 财会月刊
[作者]
李靖
本文针对比特币市场发展的随机性、突变性特点，采用ＢＰ神经网络建立了比特币市场预测模型。选取２０１０年８月１８日至２０１６年３月２日的数据作为样本，构建了多个预测模型，分别运用不同时间段的数据对单日和一周的比特币市场进行预测。结果表明，越近的数据越有利于准确预测比特币的价格，越是短期预测越能较好地拟合比特币发展趋势。
关键词：
比特币 BP神经网络 市场预测
[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] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴晓峰 杨颖梅 陈垚彤
文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。
关键词：
ARIMA BP神经网络 组合预测
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