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[期刊] 税务研究
[作者]
薛荣芳 魏海鸥 耿博
文章以商贸企业增值税申报中的应税销售额为研究对象,研究建立了一种基于BP神经网络和非线性模型相复合的应税销售额预测模型。计算表明,该模型能较为准确地模拟预测商贸企业每个月的应税销售额变化情况。
[期刊] 物流技术
[作者]
张亚佩
利用往年的整车销售数据建立了基于BP神经网络的整车销售模型,然后采用该模型对未来几年的整车销售情况进行了预测,并与实际销售情况进行了对比。试验结果证明,该模型具有较好的预测效果,对汽车生产商和第三方物流公司来说,具有很好的参考价值。
[期刊] 工业工程
[作者]
吴正佳 王文 周进
结合BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程的特点,分析了BP神经网络在备货型企业销售预测中算法实现过程,根据某备货型企业的销售记录情况,建立了基于BP神经网络的销售预测模型。实例结果表明,此方法计算结果误差较小,结果明显优于移动平滑法等方法,可用于指导实际生产决策。
关键词：
BP神经网络 销售预测 备货型企业
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
牛文全 李靖
由于影响因素的复杂性 ,预测降水量具有相当的难度。在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上 ,用 BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型 ,根据前 3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测 ,结果认为其准确率为 84% ,合格率为 10 0 %。
关键词：
降水量 BP人工神经网络 预测模型
[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] 预测
[作者]
高辉清 孙卫东
人工神经网络预测和决策模型作者：ＴｉｍＨｉｌｌ，ＬｅｏｒｅｙＭａｒｑｕｅｚ，ＭａｒｃｕｓＯ＇ｌｏｎｎｏｒ，ＷｉｌｌｉａｍＲｅｍｕｓ译者：高辉清，孙卫东（国家信息中心经济预测部１０００４５）（北京经济学院）１引言在过去的几十年，预测和决策方面已有了许多...
[期刊] 经济问题
[作者]
杜献敏
从会计准则对企业销售商品收入的界定和税法对增值税应税销售额的界定的差异入手,通过比较几种销售商品方式下会计与税法的不同处理规定,分析销售商品收入与增值税应税销售额的差异。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张吉刚 梁娜
一、引言税收预测是在充分分析影响税收收入因素的变化和相关税收历史资料的基础上,运用一定的预测理论、方法和模型,对未来税收收入的前景做出判断。科学、
[期刊] 统计与决策
[作者]
高雷 曹永锋 李芬香
本文研究了个体定税预测模型问题。简要介绍了BP神经网络的结构,通过分析影响个体定额定税的主要因素,提出了基于BP神经网络的个体定税预测模型。运用MATLAB7.0对样本数据进行了仿真,结果证明了模型的正确性与适用性,并对该模型进行了分析评价。
关键词：
个体定税-BP神经网络-预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
沈利生 王恒
本文利用人工神经网络模型检验银行的授信风险限额,借以总结既有授信限额数据中的内含规律,以便银行提高授信工作水平,降低经营风险。文中同时给出了线性经济计量模型的检验结果。通过两种模型检验结果的比较,得出了若干富有启发性的结论。
关键词：
授信风险限额 人工神经网络 模型检验
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
曾黔蜀 沈光先
本文在对影响邮政业务量因素的相关系数计算的基础上 ,尝试用人工神经网络方法对邮政函件量进行预测。结果表明 :人工神经网络BP模型用于邮政函件量预测具有良好的预测效果
关键词：
人工神经网络 BP算法 预测
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
冯亚文 任国玉 张丽 罗华超
长江上游月降水量预测对于三峡库区及整个长江流域水资源管理具有重要意义。根据长江上游不同气候区降水差异,选取玉树、九龙和宜宾3个代表性气象站点近60a的月降水量数据,运用反向传播神经网络、径向基函数神经网络、广义回归神经网络和多元线性回归法,确定降水时滞和降水月份,建立月降水预测模型,来预测未来一个月的降水量,并采用均方误差和判定系数来验证和对比各种模型的模拟效果。结果显示:人工神经网络模型总体上优于多元线性回归,特别是反向传播神经网络的模拟结果各站表现较好,在确定合理的输入变量和网络结构后,可以尝试作为长江上游各站月降水预测模型。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
叶劲秋 刘文波 林春花 郑服丛 缪卫国
【目的】本研究拟通过神经网络建模来预测橡胶树白粉病病害流行趋势。【方法】采用人类专家综合利用传统经验方法预报病害的相关经验数据作为神经网络的样本,选用误差反向传播神经网络结构,以Adam算法为训练算法,成功训练得到了橡胶树白粉病神经网络预测模型。【结果】其拟合优度达88.11%,田间试验验证的实际符合率为87.88%。【结论】本研究建立的橡胶树白粉病神经网络预测模型在提供防治建议上已具备与橡胶树白粉病专家相当的水平。研究结果为进一步结合互联网通信技术和数据库管理技术,以训练完成的神经网络模型作为预测算法,建立橡胶树白粉病预测预报专家系统、实现橡胶树白粉病害预测预报流程的自动化和智能化奠定了基础。
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