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[期刊] 生态经济
[作者]
马明娟 李强 殷文琦 宗鑫 周文瑞
系统剖析了欧盟碳排放交易体系，在厘清GA-BP神经网络原理的基础上构建了基于GA-BP神经网络的碳交易定价模型，用以刻画碳交易价格的影响因素，并结合情景设置、数值模拟不同情景下不同因素对碳交易价格的作用机理。研究结果表明GA-BP神经网络对于碳交易价格模拟具有可靠性，在不同经济发展水平和能源结构情景下碳交易价格变化较大，构建区域碳排放交易体系不仅能促进温室气体减排，还能优化能源结构，其关键在于形成与碳排放交易体系相适应、相配套的体制机制，营造契合碳中和目标的政策环境。论文旨在为我国碳交易市场运行机制优化提供理论参考，为我国碳中和与高质量发展目标的实现提供有益增补。
[期刊] 生态经济
[作者]
马明娟 李强 殷文琦 宗鑫 周文瑞
系统剖析了欧盟碳排放交易体系，在厘清GA-BP神经网络原理的基础上构建了基于GA-BP神经网络的碳交易定价模型，用以刻画碳交易价格的影响因素，并结合情景设置、数值模拟不同情景下不同因素对碳交易价格的作用机理。研究结果表明GA-BP神经网络对于碳交易价格模拟具有可靠性，在不同经济发展水平和能源结构情景下碳交易价格变化较大，构建区域碳排放交易体系不仅能促进温室气体减排，还能优化能源结构，其关键在于形成与碳排放交易体系相适应、相配套的体制机制，营造契合碳中和目标的政策环境。论文旨在为我国碳交易市场运行机制优化提供理论参考，为我国碳中和与高质量发展目标的实现提供有益增补。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
曹姗姗 孙伟 刘鹏举 唐小明
【目的】应用以遗传算法优化的ＢＰ（ＧＡ－ＢＰ）神经网络构建灌木生物量估测模型，以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象，应用遗传算法优化ＢＰ神经网络的结构、初始权值和阈值，通过ＢＰ神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型，并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明，ＧＡ－ＢＰ神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为７７．６５％和７１．７９％，估测精度分别为８１．４６％和７５．６４％，ＧＡ－ＢＰ神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用ＧＡ－ＢＰ神经网络构建灌木生物量模型是可行的，能够实现灌木生物量的快速估．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
张品一 罗春燕 梁锶
文章采用1990—2016年324个月的数据,构建多输入的GA-BP神经网络模型,对2015—2016年24个月的黄金价格进行仿真预测。结果表明,GA-BP神经网络在仿真能力、误差水平、收敛精度、迭代次数等方面都优于BP神经网络,能更加准确地预测黄金价格的走势。
关键词：
黄金价格 预测 遗传算法 BP神经网络
[期刊] 征信
[作者]
蒋然 杨哲 封笑笑
受传统金融体系避险特性的影响，融资难成为长期制约科技型企业发展的主要问题。结合科技型企业的成长特征对现行信贷评价体系的指标进行优化，利用基于遗传算法改进的ＢＰ神经网络模型对２５家科技型企业进行实证研究，结果表明该体系是合理有效的，可作为商业银行进行信贷评价的决策依据。
关键词：
科技型企业 信贷评价 遗传算法 神经网络
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
孙中叶 徐晓燕
农业供应链金融可以有效促进节点企业之间的资金协作,对其进行快速精准的风险评价关系到农业供应链的高效发展以及农业生产的顺利进行。文章选取11个农业供应链金融业务的风险评价指标,构建基于GA(Genetic Algorithm)-BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的农业供应链风险评价模型,并利用案例分析法对所提出的风险评估模型进行验证。结果表明,利用经遗传算法优化的BP神经网络评价农业供应链金融风险,不仅可以加快BP神经网络的收敛速度,同时可以避免BP神经网络容易产生局部最小的问题,提高预测速度和精度,可作为确定农业供应链风险的有效技术手段,为当前农业供应链各参与主体的金融风险管理提供有效的决策支持。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
孙中叶 徐晓燕
农业供应链金融可以有效促进节点企业之间的资金协作,对其进行快速精准的风险评价关系到农业供应链的高效发展以及农业生产的顺利进行。文章选取11个农业供应链金融业务的风险评价指标,构建基于GA(Genetic Algorithm)-BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的农业供应链风险评价模型,并利用案例分析法对所提出的风险评估模型进行验证。结果表明,利用经遗传算法优化的BP神经网络评价农业供应链金融风险,不仅可以加快BP神经网络的收敛速度,同时可以避免BP神经网络容易产生局部最小的问题,提高预测速度和精度,可作为确定农业供应链风险的有效技术手段,为当前农业供应链各参与主体的金融风险管理提供有效的决策支持。
[期刊] 财会通讯
[作者]
周虹
遗传算法在寻求全局最优解方面有着强大的鲁棒性和稳定性,能对BP神经网络局部最优这一缺陷进行有效弥补。为此,本文构建GA-BP神经网络模型,从财务与非财务方面制定符合上市公司绩效评价的指标体系,重点通过因子分析法对模型在上市公司绩效评价中的应用进行分析,验证模型的可行性,并基于绩效评价结果对上市公司的发展提出意见。通过GA-BP神经网络模型应用研究,能够为上市公司管理层、社会公众等利益相关者提供参考。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
鲁皓 韦怡 焦柳丹
随着消费信贷市场的扩张和下沉，信用卡的逾期和违约风险问题日益突出。本文从贷后风险管理的视角出发，基于西部地区某银行2019年全年的消费贷流水纪录数据，将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合建立了消费贷贷后风险等级评价模型，并以此为基础比较了不同风险等级客户群的表现差异。结果表明：基于GA-BP神经网络的消费贷贷后风险等级评价模型能够实现客户信用风险等级的有效分类。在贷后风险监控过程中，只需实时监测0.637%的账户即可有效降低整体的逾期率和违约率；不同信用风险等级客户群的行为差异可从资金往来、收入水平和还款倾向三个维度体现。高风险Ⅴ和Ⅳ等级客户在支出水平和支出比例两个方面与其他客户存在显著的差异。
[期刊] 林业科学
[作者]
李永亮 张怀清 林辉
利用便携式ASD野外光谱辐射仪对杉木冠层叶片光谱进行测定,同时以分光光度法对叶片叶绿素含量进行提取。样本经均值处理、平滑处理和微分处理后,进行红边参数提取。对11个红边参数以PCA方法进行降维,将得到的前7个主成分得分作为网络输入参数,叶绿素含量作为网络输出参数,以遗传算法(GA)优化网络初始权值阈值,建立隐含层神经元数分别为4,6,8,10,12和14的6种单隐层BP神经网络模型。以R2,RMSE和相对误差作为模型精度检验标准,结果表明:6种模型预测精度均可达到92.0%以上,其中隐含层神经元数为10时,预测精度最高,可达97.372%。说明此种模型可对杉木冠层叶片叶绿素含量进行高精度估算。
[期刊] 经济问题
[作者]
刘国清 王红蕾
神经网络具有强大处理非线性系统的能力和映射能力,在企业信用风险评估中得到广泛应用。首先构建了上市公司信用评价的财务指标体系,然后分析了BP神经网络模型易陷入局部最优解的缺陷,通过引入遗传算法修正连接权值,构建了GA-BP神经网络模型,选取2003~2006年的60家上市公司作为训练样本,60家上市公司作为测试样本,对指标进行筛选后进行评估,评估结果显示该模型评估准确率较高。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
张永礼 武建章
针对当前技术创新能力评价方法大多建立在线性模型的基础上,且技术创新能力影响因素较多,可能存在多重共线性的缺陷,本文提出了遗传算法优化的BP神经网络模型。GA-BP神经网络模型在以下几方面做出了改进:1利用了神经网络强大的非线性关系映射能力,避免了传统线性模型的缺陷。2利用遗传算法对评价指标进行了降维,去除了多重共线性。3使用遗传算法从全局搜寻BP神经网络权值和阀值向量,优化了BP神经网络模型,避免了BP神经网络由于使用梯度下降算法,容易陷入局部最优解的缺陷。本文最后选取2008~2013年全国31个省市规模以上工业企业技术创新能力124条数据作为训练样本,31条数据作为测试样本,分别测试遗传算...
关键词：
遗传算法 BP神经网络 技术创新能力
[期刊] 建筑经济
[作者]
谢金豪 刘文昌
建筑工程项目造价预测是待建项目的一个重点，而传统造价预估手段已不能满足当前建筑业向数字化转型的要求。提出引入一种智能算法进行造价预测的方法，即建立基于GA-BP神经网络的建筑工程造价预测模型。以收集的30组样本数据为例，运用BP模型和GA-BP模型进行对比实验。实验表明，无论是单一BP神经网络预测模型还是经GA优化后的预测模型都对项目造价有着出色的预测效果。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
陈春玲 金彦 曹英丽 于丰华 冯帅 周长献
叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
赵成柏 毛春梅
预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%～45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。
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