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[期刊] 统计与决策
[作者]
杨世娟 卢维学 方辉平
影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素。又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年的预测值。运用BP神经网络模型对1995—2014年数据进行训练,将灰色预测得到的预测值代入训练好的网络中,预测出2015年、2016年的安徽省的财政收入。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨世娟 卢维学 方辉平
影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素。又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年的预测值。运用BP神经网络模型对1995—2014年数据进行训练,将灰色预测得到的预测值代入训练好的网络中,预测出2015年、2016年的安徽省的财政收入。
[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] 沈阳农业大学学报
[作者]
王慧
提出一种基于灰色理论BP神经网络的网络入侵预测方法。针对传统的预测方法难以高效预测大规模网络的复杂攻击行为,利用基于灰色理论的BP神经网络算法,对网络传输中的数据包建立模型、分析和检测识别,结果表明了改进后的入侵预测模型具有更好的预测精确度和效率。
关键词：
BP神经网络 灰色理论 预测
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓辉 杨勇 杨洪伟
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。
关键词：
BP神经网路 灰色模型 干旱预测
[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] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵燕娜 张群 马玉兰
一、灰色——BP网络组合预测模型的建立(一)灰预测模型应用设计灰预测模型原理主要是对原始数列进行处理,一般进行一次累加处理,其目的主要是为了弱化原始数据的波动性,可以证明经过累加处理后所生成的序列能够表现出明显的指数规律,这时可以用一条适当的曲线对其规律进行拟合,以便进一步预测生成序列的后续值,最后再累减还原即得到原序列的预测值。其预测过程如下:
[期刊] 统计与决策
[作者]
王保贤 刘毅
人力资源是企业的核心资源,人力资源需求预测对人力资源配置和优化起着至关重要的作用。文章从人力资源预测等基本概念出发,创新地构建了灰色BP神经网络模型,对电力公司的人力资源需求进行分析,通过灰色预测模型确定电力公司的关键分析指标,并以灰色预测模型的指标预测值作为BP神经网络的输入,最终获得BP神经网络模型的预测值。实证分析表明,灰色预测模型与BP神经网络的组合模型对电力公司的人力资源需求预测具有较小的误差和优良的仿真效果;同时,与单一的灰色预测模型相比,灰色BP神经网络模型表现出更好的预测精度。
关键词：
人力资源 需求预测 BP神经网络 灰预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏景明,肖冬荣,卓为
[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] 中国农业大学学报
[作者]
苏博 刘鲁 杨方廷
基于国家粮食安全预警系统的开发项目,针对我国粮食年产量预测中精度差和波动大的问题,分析了逐步回归、BP神经网络和GM(1,N)灰色系统3种常用预测方法的预测能力。根据能够计量和具有农学意义2个原则,选择了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉面积等12个重要的粮食年产量影响因子,用上述3种方法构建预测模型。在建模样本相同的情况下,结果显示,BP神经网络方法5年期拟合平均相对误差为1.44%,连续5年逐年预测平均相对误差可达到2.89%,这2个性能均优于其他2种方法,可以较好地应用于粮食安全预警系统,笔者最后探讨了对BP神经网络进一步优化的方法。
[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] 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。
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