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[期刊] 财会月刊  [作者] 李靖  
本文针对比特币市场发展的随机性、突变性特点,采用BP神经网络建立了比特币市场预测模型。选取2010年8月18日至2016年3月2日的数据作为样本,构建了多个预测模型,分别运用不同时间段的数据对单日和一周的比特币市场进行预测。结果表明,越近的数据越有利于准确预测比特币的价格,越是短期预测越能较好地拟合比特币发展趋势。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 张新红  
本文首先讨论了证券市场的各种影响因素,然后运用小波神经网络模型的非线性映射能力、模式识别能力和强容错性,提出了一种基于小波神经网络的证券市场预测的通用模型。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 蔡时连  
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
[期刊] 山西财经大学学报  [作者] 王成军  左新慧  
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
[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。
[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 %。
[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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王鑫  肖枝洪  
文章将干预模型与BP神经网络模型相结合,提出了基于干预模型与BP神经网络集成的GDP时间序列预测模型,并实现了算法。利用我国1978~2004年的GDP数据建立多干预变量集成预测模型,对我国2005~2009年的GDP数据进行预测,并将预测值与其他文献所建模型的预测值进行比较,预测误差明显减少,证实了所建立模型处理外部事件(如宏观经济因素、政治因素等)的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李静文  刘刚  
文章以先行指标作为模型的输入层,以基准指标作为模型的输出层,构建了基于BP神经网络模型的景气预测模型。模型结合了BP神经网络模型和景气预测模型的优势,以高新技术行业的总收入进行实证研究。对比了二次指数平滑模型和BP神经网络模型的预测结果,从三种模型的拟合度以及预测指标评价体系的计算结果可知构建的模型拟合度得到了很大的提高。
[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。
[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。
[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。
[期刊] 西南农业学报  [作者] 李峥  王建峰  程小强  段史江  史文强  胡蓉花  肖荣贵  申洪涛  
【目的】为探究烟叶常规化学成分与各单项外观质量评价指标之间的关系,为外观质量评价的智能精准化发展提供科学依据。【方法】对选取的2017年湖南烟区具有代表性的初烤烟叶样品进行常规化学成分的测量及外观质量评定,通过因子分析法对作为BP神经网络输入变量的常规化学成分进行筛选,分别构建拓扑结构为7-10-1的各单项外观质量指标预测模型。【结果】所选烟叶样品的常规化学成分含量和外观质量得分的统计分析符合正态分布,网络模型对样本的训练结果表明:各个单项外观质量评价指标预测模型中,网络模拟值与实际目标值之间的误差区间在0~0.5范围内的比例均达到60%以上,误差区间在0~1.0范围内的样本比例均达到90%以上,其中成熟度和色度的决定系数达到显著水平;颜色、身份、油分、叶片结构的决定系数达到极显著水平。【结论】基于烟叶常规化学成分含量,利用BP神经网络构建的各项外观质量指标预测模型具有较高的精准性。
[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。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)  [作者] 胡喜生  洪伟  吴承祯  
福建省耕地严重短缺,人均占有耕地面积较小.随着经济的发展,人均占有耕地资源将进一步减少.针对这一现象,本文运用BP神经网络对福建省历年耕地面积进行拟合,建立预测模型,结果表明模拟效果理想.
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