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[期刊] 情报学报
[作者]
杨华民 李岩芳 龚跃
本文提出了将人工神经网络技术应用于人口信息分析过程中，针对人口按龄生育率问题，使用非线性时间序列预测方法进行建模和预测，取得了令人满意的结果。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马庆国 王卫红 陈健 黄冠云 戴和忠
本文将前馈反向传播神经网络(BP网)运用在税务稽查选案中,通过恰当地选取企业的财务指标,较好地解决了“诚实纳税群”与“非诚实纳税群”的判别分类问题,以某市144家企业的数据为例,将其判别结果与统计分析中的判别分析方法作了对比,BP网的效果要明显好一些。这项研究大大增加了税务征管工作的科学性,提高了税务稽查的效率和准确度。
关键词：
神经网络 判别分析 税务稽查
[期刊] 商业研究
[作者]
梁礼明 翁发禄 丁元春
针对以往企业决策者难以掌握企业客户的流失倾向,运用神经网络的基本原理建立客户流失预测模型,使得决策者在商业实施过程中能够做到有的放矢,并且结合企业实例检测了该模型的可靠性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李波 曲兴辉
鉴于砂土液化是多因素综合作用的结果 ,应用人工神经网络基本原理 ,建立多参数综合评价砂土液化的BP网络模型 ,对砂土液化的严重程度作出了客观评价 ,并在实际工程中得以应用和检验 ,取得良好的效果。
关键词：
神经网络 BP算法 液化预测模型
[期刊] 价格月刊
[作者]
张兆同 余潜
运用灰色关联分析法对影响棉花价格波动的诸多因素进行分析,筛选出了4个主要的影响因素:国际市场因素、替代品因素、居民消费价格指数和棉花进口量。并以此优化RBF神经网络模型的输入节点,验证了模型对棉花价格预测的精确性。采用2010年1月2016年4月的月度数据作为网络训练集,将4个主要影响因素作为输入向量,经训练后网络拟合效果较好;以2016年5月2017年4月共12期数据作为网络测试集,结果表明:模型预测误差为3.11%,预测精度较为理想,泛化能力强,模型能够较好地把握棉花价格变化的本质规律,为准确预测棉花
[期刊] 价格月刊
[作者]
张兆同 余潜
运用灰色关联分析法对影响棉花价格波动的诸多因素进行分析,筛选出了4个主要的影响因素:国际市场因素、替代品因素、居民消费价格指数和棉花进口量。并以此优化RBF神经网络模型的输入节点,验证了模型对棉花价格预测的精确性。采用2010年1月~2016年4月的月度数据作为网络训练集,将4个主要影响因素作为输入向量,经训练后网络拟合效果较好;以2016年5月~2017年4月共12期数据作为网络测试集,结果表明:模型预测误差为3.11%,预测精度较为理想,泛化能力强,模型能够较好地把握棉花价格变化的本质规律,为准确预测棉花市场价格提供参考。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
赵新宇 费良军
在气候干旱的宁蒙引黄灌区,控制地下水位是防治土壤盐碱化、保证农业健康发展的重要途径。采用相关分析的方法确定了影响灌区地下水位变化的主要因素,建立了基于LM算法的灌区神经网络地下水位预测模型,并以宁夏河东灌区为实例进行了研究。研究结果表明:模型能够较好地模拟灌区地下水系统的变化特征,对地下水位做出较准确的预测。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
唐延芳 迟道才 王殿武 吴萍 张瑞
灌溉用水量的预测对于灌区管理工作具有重要的指导意义,使用神经网络方法预测灌溉用水量。介绍了BP网络的算法步骤,并且以铁甲灌区为例,使用软件MATLAB7对所设计的网络进行学习和训练,隐含层单元数的选取采用实验法,最终以隐单元数为13的网络预测性能最好,误差也达到精度要求。所建模型可以预测铁甲灌区的灌溉用水量。
关键词：
灌溉用水量 BP网络 预测 铁甲灌区
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
惠晓峰 胡运权 胡伟
本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。
关键词：
遗传算法 神经网络 汇率预测
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
崔东文
湖库总磷(TP)含量与环境因子的相关性往往并不显著,导致总磷预测精度不高,效果不理想。为提高总磷的预测精度,提出一种基于BP、Elman、RBF、GRNN(以下简称BP等4种)神经网络算法原理的组合预测模型,将影响总磷预测精度的NH+4-N、CODMn和透明度3个相关因子作为BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,构建3输入1输出的单一预测模型;以BP等4种单一模型预测结果作为下一BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,从而构建4输入1输出的一次组合预测模型;再以一次组合神经网络模型预测结果作为下一BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,构建4输入1输出的二次组合...
[期刊] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[期刊] 技术经济
[作者]
向小东
金融时间序列数据的预测是预测领域的热点问题。本文结合小波变换与神经网络的有关理论,给出了基于小波神经网络的石油期货价格预测具体学习算法并进行了拟合及检测,结果表明该方法具有比常用的BP算法及径向基函数网络算法(HCM算法)更好的拟合能力、推广能力,可为石油期货买卖决策提供一定的依据,并可推广于其它金融时间序列的预测。
关键词：
小波神经网络 石油期货价格 预测
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
孙红霞 仪垂杰 郭健翔 周扬民
为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗,通过分析石油生产系统的工艺流程,确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标;采用人工神经网络BP算法,构建了能耗分析预测网络模型。以某采油厂能耗统计数据为样本,对模型进行培训和检验,在此基础上,分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测。结果表明:机采系统效率对电耗的影响最大,机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5.6 kwh,如果机采系统效率能达到预期的目标值,则年节电量近1.68亿kwh,节能潜力巨大。本研究思路和方法已在某采油厂应用,分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用。
关键词：
神经网络 能耗 预测 石油生产 系统效率
[期刊] 中国流通经济
[作者]
彭志忠
本文认为,解决供应链上游企业准确理解下游企业所提供的订货信息,进行科学的市场需求预测是供应链管理中具有战略性和规划性决策的问题。基于市场准确预测的协作计划预测和补货技术(CPFR技术)能及时准确地预测由各项促销措施或异常变化带来的销售高峰波动,从而使销售商和供应商做好准备,赢得主动。而构筑基于CPFR技术的供应链需要良好的预测方法和技术以及信息系统的支撑。文章指出,基于误差反传算法的神经网络(BP神经网络)作为一种对复杂经济现象进行分析和预测的有效工具,在有大量数据和长期学习过程的情况下,能发挥出更大的优势和性能,加之其具备自学习和自适应能力,能适时调整流程企业产品销售的信息误差,对供应链的决...
关键词：
神经网络 需求预测技术 供应链
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨文升 黄鲁成
文章提出一种量子BP网络模型及学习算法,模型基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,由量子神经元构造出三层量子BP网络模型,基于梯度下降法构造了该模型学习算法。模拟油藏测井解释中测井曲线与水淹级别之间的映射关系计算时采用该模型及算法,实现了油藏测井解释中水淹层自动识别,实验结果表明该方法对解决水淹层识别问题具有良好的适应性和实用性。
关键词：
量子BP神经网络模型 理论算法 模式识别
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