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[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡超 何馨怡 李丽
随着计算机技术的飞速发展，大规模数据不断涌现，数据间呈现复杂的非线性特征，这使得传统的回归分析方法难以奏效。鉴于此，文章提出了基于交互有效方法的分布式神经网络回归（CE-RNN）模型，通过优化基于交互有效方法构建的神经网络回归模型的替代损失函数来获得全局参数估计值的近似结果。该模型一方面采用分布式计算方法避免了单台机器难以处理大规模数据的难题，另一方面使用神经网络回归模型解决了非线性回归问题。数值模拟和应用研究的结果表明：CE-RNN模型的预测性能与全局神经网络回归模型基本一致，且优于基于单轮型方法的分布式神经网络回归模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘飞 刘展 赵晓洛
大规模数据是需要新处理模式才能具有更强的洞察力和决策力的海量、高增长率和多样化的信息资产。分析海量数据的工作异常复杂，主要面临两个挑战：数据的难存储性和偏态性。基于此，文章主要研究以下两个问题：（1）将数据进行分布式存储，减轻单台机器的存储负担，采用尾期望回归分析偏态数据。（2）基于尾期望回归构造全局损失函数的一个交互有效的梯度增强型损失函数，为解决该损失函数的优化问题，提出修正的ADMM算法。模拟研究表明，在有限次主从机器之间交互次数下，提出的分布式计算方法得到的估计误差递减并趋于全局最优方法得到的估计误差。基于全国健康访谈调查（NHIS）数据的实证研究表明，提出的分布式计算方法对国民体重具有良好的预测性能。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蔡超 许启发 蒋翠侠 王艳明
受到计算内存的限制,大规模数据的回归分析往往难以奏效。为此,借用“化整为零”的思想,提出了一个新的回归分析方法:分块SCAD惩罚回归。该方法核心在于:将大规模数据划分成若干个块,对每一个块进行SCAD惩罚回归,最后将每个块的参数估计结果进行简单平均作为全样本回归系数估计的近似。进一步,在理论上证明了分块SCAD惩罚回归的变量选择效果与渐近性质。数值模拟和实际应用结果表明:分块SCAD惩罚回归不仅能够显著降低计算内存的需求和计算时间,而且其变量选择、参数估计和预测结果等与全样本回归基本一致。
[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] 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] 统计与决策
[作者]
朱霞 潘莹丽
文章针对高维尾期望回归模型的估计问题提出了一种在交互有效的替代损失（CSL）方法基础上进行优化函数改进的分布式估计方法，具体的改进步骤为：通过构建正则化的梯度增强型损失（GEL）函数,使所有Worker机器都能并行地优化各自对应的正则化GEL函数，并通过Master机器对计算结果进行更新。数值模拟和实证分析验证了该改进方法的估计误差收敛于基于所有数据的Centralize方法的估计误差，且相对于CSL方法，该方法具有较快的收敛速度。
[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] 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] 数理统计与管理
[作者]
李莉莉 杜梅慧 张璇
随着大数据时代的到来,分布式存储系统被广泛应用,这使得数据的分析面临较大的挑战。本文主要基于文[1]提出的两步子抽样算法思想,提出分布式两步子抽样算法,利用该算法得到的参数估计量具有一致性和渐近正态性。采用数值模拟及真实数据预测,进一步对算法进行评估,结果表明,分布式两步子抽样算法与简单随机抽样算法相比精度更高,与全样本相比,在保证精度损失很小的基础上,节约了CPU运行时间,提高了算法效率。
[期刊] 统计研究
[作者]
石庆焱
The paper presents a method to establish a new model to score personal credibility.It firstly establishes a model of neural network.And secondly uses Logistics regression to construct a final model by applying the result (probability of default) of the neural network model.The experimental analysis shows that the new model is more stable than neural network model, and the forecasting accuracy of the new model is higher than simply using Logistic regression method.
关键词：
信用评分 神经网络 Logistic回归
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
黄家荣 孟宪宇 关毓秀
该文首先以相对直径为输入变量,以累积频率为输出变量,构建了1∶S∶1的林分直径分布BP神经网络模型.用1块具有代表性、26年生、全林伐倒测定每木胸径、树高生长过程的马尾松人工林标准地直径分布数据,作为马尾松人工林的期望分布,对所建模型进行训练、用定性与定量相结合的方法,选出既符合林分直径分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型结构为1∶2∶1,网络对象名为FRdnet2.该模型的总体累积频率拟合准确度达99.5%,径阶累积频率拟合准确度最低93%、最高99.9%、平均99%,径阶频率拟合准确度最低82%、最高99%、平均95%.神经网络建模技术的拟合准确度好,可作为有效的林分直径分布模拟技术.
关键词：
神经网络 马尾松 人工林 林分直径分布
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨宏峰 陈蔚
本文选取沪深两市在2003-2005年被实行退市风险警示的56家上市公司以及随机选取的56家正常公司进行研究,选取10个初始财务指标,在进行T检验的基础上,确定了7个财务指标作为判别模型中使用的解释变量。并利用基于神经网络—Logit回归的混合两阶段模型预测上市公司财务困境,结果显示,模型具有较强的判别能力。
关键词：
财务困境 神经网络 Logit模型
[期刊] 商业研究
[作者]
方勇 孙绍荣
在运用神经网络模型对股票价格进行短期预测时,一般的神经网络预测模型都是以价格的时间序列滞后作为输入变量,但是由于影响价格的因素错综复杂,很多因素无法准确测量,而且市场信息的噪音太大,因此预测效果往往不太理想,于是如何选择有效的输入变量就成为一个困扰这项研究的难题。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
陆克盛 汪灵枝
为了提高降水预测的精确度和稳定性,提出一种新颖的基于核偏最小二乘回归的径向基神经网络集成降水预测模型。该模型通过Bagging技术和Boosting技术把原始数据集分成不同的训练数据集,并利用该训练数据集和不同核函数的径向基神经网络进行预测处理,再将核偏最小二乘回归对不同的训练结果进行集成。研究结果表明:核偏最小二乘回归集成模型有效提高神经网络集成的泛化能力,预测精度高,稳定性好,具有应用推广前景。
关键词：
核偏最小二乘回归 神经网络集成 降水预测
[期刊] 华东经济管理
[作者]
阮素梅 于宁
证券投资基金收益往往具有更高的峰度与更大的偏度,建立在古典假定基础上的均值回归分析难以给出准确预测结果。考虑到证券投资基金收益中的高峰、非对称等典型特征与各因素对收益序列的非线性影响模式,建立神经网络分位数回归模型,一方面,可以通过分位数回归功能,揭示各因素对证券投资收益整个条件分布的影响规律;另一方面,可以通过神经网络结构,模拟金融系统中的非线性关系。在神经网络分位数回归模型基础上,对证券投资基金收益整个条件密度函数进行预测,提供比点预测更多的有用信息,便于进行科学决策。
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