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[期刊] 统计与决策
[作者]
张喆 吴知非 禹建丽
本文研究人工神经网络在实际中的应用问题,探讨利用人工神经网络进行电力电量预测的方法。提出一种基于BP神经网络的电力电量预测模型,经过训练可以得到时间和用电量之间的映射关系。
关键词：
人工神经网络 电力电量 预测
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 牛明洁
1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 王文涛 王思宇
农村用电量预测是县级供电部门的重要工作之一,其受国民生产总值和上年度用电量的影响,具有一定的随机性。利用BP神经网络建立了农村用电量预测模型。通过应用实例分析表明,预测结果和实际结果有很好的一致性。
关键词：
神经网络 预测模型 农村 用电量
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤,何有世,张兵,孙运全
本文应用贝叶斯正则化算法优化BP神经网络,通过多维经济数据(国内生产总值、固定资产投资总额、人均收入)与用电量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立用电量的人工神经网络模型。用从江苏统计年鉴和江苏省电力局取得的17年数据为输入、用电量为输出来训练建立好的BP神经网络,经仿真表明该神经网络能很好地解决用电量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,对合理的制定用电计划不仅有一定的理论意义,更具有巨大的实用价值。
[期刊] 财经科学
[作者]
谢赤 欧阳亮
浮动汇率兴起以来,大量的参数方法和非参数方法被用于汇率预测,神经网络是其中的一种。神经网络方法在汇率预测中的应用有三种不同的方法:同质神经网络模型、异质神经网络模型和神经网络组合模型。本文讨论了三种神经网络预测模型的特点以及局限性,并通过对这三种方法的比较得出结论:神经网络组合模型充分考虑了汇率的线性特征和非线性特征,比同质神经网络和异质神经网络预测模型更系统、更全面,能更好地进行汇率预测。
关键词：
汇率预测 汇率波动 神经网络
[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] 预测
[作者]
文新辉 陈开周
1 引言时间序列就是一列随时间变化的数,它是对客观事物的一种描述,属于时域分析的范畴。我们研究时间序列的目的,就是要对时间序列建立一个参数模型,用于描述事物发展的变化规律。定义1:时间序列{x(t)}是一个t∈Z的实值向量随机变量,其中Z表示整数集。在定义1中,如果x(t)∈R~1,那么{x(t)}就是一维时间序列,所建立的模型称为一维时间序列模型;如果x(t)∈R~(?),那么{x(t)}就是r维时间序列,所建立的模型称为r维时间序列模型。 Box和Jenknis首先成功地建立了一维时间序列模型。近年来Tong也在这方面做了许多很有影响的工作。通过许多人的努力,使得一维时间序列模型,...
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 技术经济
[作者]
李国锋 李云杰
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
邬红娟 林子扬 郭生练
:用人工神经网络方法对不同水域、不同环境因子之间非线性和不确定性的复杂关系进行学习训练并预测检验。结果表明 :人工神经网络方法在模拟和预测方面均优于传统的统计回归模型 ,在资源与环境方面的应用是可行的 ,具有较强的模拟预测能力。与传统的回归模型相比 ,人工神经网络方法不要求监测数据具有很强的规律性 ,就可用训练后的网络模型对其进行预报 ,并且预测相对误差均比回归模型预测相对误差要小 ,具有一定的实用性。两个实例的应用结果表明 :人工神经网络通过神经原作用函数的简单复合就能逼近有限子集的任意非线性函数 ,而传统的统计方法则存在着如何选择模型形式及非线性优化问题 ,表现出明显的局限性 ,并且统计模...
关键词：
人工神经网络方法 资源 环境 预测 应用
[期刊] 统计与决策
[作者]
李成 周恒
为了提高基于神经网络的国际原油价格预测性能,文章提出一种改进型变参数神经网络原油价格预测方法。该方法利用经验模式分解(EMD)对原油价格序列进行分解得到多个内蕴模式(IMF),对于每个IMF进行变参数的前向神经网络训练,将每个IMF下预测的结果进行综合,从而得到预测的原油价格。实证结果表明,相比已有的基于EMD和神经网络的预测方法,本方法的预测效果有一定的改善。
[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] 统计与决策
[作者]
林明 杨林楠 彭琳 武尔维
文章提出了基于BFGS前馈方式的NARX神经网络农产品价格时间序列预测方法。方法有效利用BFGS拟牛顿法的全局收敛性和NARX神经网络良好的非线性性能,并通过构造历史数据间的映射关系,来建立神经网络训练模型,进而对农产品价格进行预测。
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