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[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
崔东文
湖库总磷(TP)含量与环境因子的相关性往往并不显著,导致总磷预测精度不高,效果不理想。为提高总磷的预测精度,提出一种基于BP、Elman、RBF、GRNN(以下简称BP等4种)神经网络算法原理的组合预测模型,将影响总磷预测精度的NH+4-N、CODMn和透明度3个相关因子作为BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,构建3输入1输出的单一预测模型;以BP等4种单一模型预测结果作为下一BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,从而构建4输入1输出的一次组合预测模型;再以一次组合神经网络模型预测结果作为下一BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,构建4输入1输出的二次组合...
[期刊] 商业研究
[作者]
梁礼明 翁发禄 丁元春
针对以往企业决策者难以掌握企业客户的流失倾向,运用神经网络的基本原理建立客户流失预测模型,使得决策者在商业实施过程中能够做到有的放矢,并且结合企业实例检测了该模型的可靠性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 张瑞 张清 孙东昊
洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容。应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN)。以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型。预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的。
[期刊] 技术经济
[作者]
李国锋 李云杰
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨文升 黄鲁成
文章提出一种量子BP网络模型及学习算法,模型基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,由量子神经元构造出三层量子BP网络模型,基于梯度下降法构造了该模型学习算法。模拟油藏测井解释中测井曲线与水淹级别之间的映射关系计算时采用该模型及算法,实现了油藏测井解释中水淹层自动识别,实验结果表明该方法对解决水淹层识别问题具有良好的适应性和实用性。
关键词：
量子BP神经网络模型 理论算法 模式识别
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊重俊 樊鸿飞
文章讨论了神经网络用于非线性经济系统建模与预测的问题和方法。主要探讨了如下几个问题:(1)相关变量的选择;(2)运用改进遗传算法学习神经网络连接权值;(3)模型阶数确定准则;(4)观测数据的可预测性与模型的有效性检验;(5)缺损值的处理。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓静
文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来1~3个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。
关键词：
PNN 多重分形 海温 ENSO 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓静
文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来13个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。
关键词：
PNN 多重分形 海温 ENSO 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘全
经济预测方法常可分为两类:一类是解释性预测方法,即找出预测量的各影响因素,建立回归分析模型;另一类是时间序列分析方法,它只依赖于被预测量的历史观测数据及数据模式,通过序列分析,找出其顺序变化规律。目前采用
[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
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘光中 颜科琦
本文对四川省经济发展和用电需求的关系用三种不同的方法各自作出独立预测,然后用组合预测网络综合三项单独预测的有用信息,给出未来20年四川省在经济发展高、中、低三种水平下电力需求的预测情况。结果表明,目前四川电力供应过剩只是暂时的低用电水平下的相对过剩,四川电力工业应发挥自身资源优势,适度超前发展。
关键词：
资源优势 神经网络 组合预测 电力需求
[期刊] 统计与决策
[作者]
翟静 曹俊
文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。
[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤 何有世 张兵
本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性,最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网络的拓扑结构,最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。
关键词：
多重共线性 BP神经网络 组合预测模型
[期刊] 经济地理
[作者]
陈毅华 李永胜 苏昌贵 孙峰华
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应用。径向基函数神经网络(Radial Basis Function,RBF)因其网络学习速度较快且能避免局部极小值,预测值则更接近于真实值。针对湖南省老龄化突出的现状,以湖南省老龄化指数历史数据为基础,从经济水平、人口自然增长、社会保障三个方面构建湖南省老龄化的影响因子体系,用RBF神经网络方法建立了人口老龄化的定量预测模型。作为对比,同时用多元线性回归方法进行了预测,结果表明RBF神经网络预测模型精度更高,预测结果更加合理可靠。
关键词：
人口老龄化 RBF神经网络模型 湖南省
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