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[期刊] 统计与决策
[作者]
张吉刚 梁娜
文章提出一种基于som网络-主成分-BP网络预测模型,用于股市收盘价的实时预测。首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用主成分分析方法对影响目标数据的众多变量进行降维处理,在此基础上,构建了股市收盘价的BP神经网络预测模型,大大改善了预报的精度和效率,通过对采集的股市数据进行测试,表明本文提出方法的有效性。
关键词：
som神经网络 主成分分析 BP神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
匡后权 吉松涛 曾武佳
文章采用主成分分析和BP神经网络相结合的方法,采用的1978～2005年服务业相关数据和服务业产值为训练数据,通过BP神经网络建立主成分到服务业产值之间的映射关系。将2006～2007数据作为仿真预测数据,进行样本仿真。验证结果表明:文章采用的方法可以较为准确地拟合原始样本,有较高的预测精度,可以对西部服务业产值进行较为准确的预测。此方法具有一定的理论和现实意义。
关键词：
主成分 BP神经网络 产值预测
[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
[期刊] 浙江金融
[作者]
许兴军 颜钢锋
对BP神经网络的算法和结构进行了介绍,并基于MATLAB的BP网络的工具箱,对浦发银行近一年交易日的数据进行了训练和测试,获得了一定的预测精度。最后还对波动期股价预测的难易,股价涨幅预测的难度以及输入变量对BP网络预测股价能力的影响等进行了讨论。基于实验结果,得出了基于BP神经网络的数学模型能一定程度上实现对股价趋势判断的结论。
关键词：
BP神经网络 股价预测 MATLAB
[期刊] 财会月刊
[作者]
朱永明 邵庚云
本文从上市公司的财务影响因素角度出发,以房地产开发业为例,采用BP神经网络预测公司股价。首先,通过采用主成分分析法优化输入变量,并且得出主成分的回归方程;然后,将训练好的网络保存并且采用实证数据进行预测;最后,将回归方程法和BP神经网络法预测精度进行比较,结果表明,BP神经网络法的预测精度明显高于回归方程法。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
贺昌政 俞海
本文提出了用主成分分析方法进行输入变量预处理的办法,以解决BP人工神经网络模拟预测复杂经济系统时输入变量过多导致效率下降的问题。实例证明,BP神经网络主成分分析模型在复杂经济系统模拟预测中比通常的BP神经网络模型有较好的效果。
关键词：
主成分分析 BP神经网络 模拟预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨成 程晓玲 殷旅江
本文从影响公司股价的核心上市公司质量出发,利用公司在各个层面的财务指标来预测股价,实现了在思想上的创新。在传统的线性模型预测的基础上,探索应用BP神经网络模型对上市公司的股价表现做出预测。
[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] 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] 华东经济管理
[作者]
张立军 苑迪
文章针对股价预测问题的复杂性、不确定性、时变性及动态性等特性,利用Elman神经网络具有记忆性的优点,采用遗传算法训练优化Elman神经网络的初始权值,提出了高效的GA-Elman动态回归神经网络股价预测模型。实验模拟结果表明:该模型快速稳定且具有较高的精度,将其用于股票价格预测可行且有效。该模型的提出也为股票价格预测提供了一种新的技术和方法。
关键词：
遗传算法 Elman神经网络 股价预测
[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] 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] 技术经济与管理研究
[作者]
宋新明 居勇 曾鸣 卫炜 褚烨
为了加强电力公司对电力客户信用风险的事先控制,降低电力公司运营风险,需要对电力客户按信用等级进行分类,确定不同客户的信用风险等级,以便执行不同的信用风险控制策略。本文通过将定量与定性的指标相结合,建立了电力客户信用评价指标体系。引入主成分分析法和改进的BP神经网络法,将两者相结合,建立数学评价模型。通过将指标体系中的各指标带入该模型进行测算,可以计算出电力客户信用风险大小,从而确定各个客户信用风险等级。实例研究表明,利用此指标体系和数学模型能够准确地判断电力客户所处的信用等级,对于电力公司规避电力客户信用
[期刊] 商业时代
[作者]
李广春
本文从盈利能力、资产质量、债务风险和经营成长能力四个方面选取创业板企业财务绩效的评价指标,基于主成分分析法构建了其评价指标体系,通过BP神经网络建立了财务绩效的评价模型,最后对创业板企业财务绩效进行了实证分析,验证了模型的有效性。
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