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[期刊] 统计与决策
[作者]
何丹
文章针对神经网络预测存在的缺陷,提出了GA-BP神经网络经济预测模型,将遗传算法用于优化BP网络的初始权值和阀值,在此基础上对BP神经网络进行训练,对CPI历史数据进行检验分析,实例证明该模型在预测的精度和收敛速度上都高于纯BP神经网络模型,具有良好的应用前景。
关键词:
遗传算法 神经网络 CPI预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
何丹
文章针对神经网络预测存在的缺陷,提出了GA-BP神经网络经济预测模型,将遗传算法用于优化BP网络的初始权值和阀值,在此基础上对BP神经网络进行训练,对CPI历史数据进行检验分析,实例证明该模型在预测的精度和收敛速度上都高于纯BP神经网络模型,具有良好的应用前景。
关键词:
遗传算法 神经网络 CPI预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪劲松 石薇
为了克服神经网络易陷入局部最小值和收敛速度慢等缺点,文章引入多种群遗传算法,将神经网络的初始权值和阈值作为寻优目标,利用遗传算法求出最优值,并且建立了一个多种群结构,在克服遗传算法早熟收敛的同时,可以兼顾算法的全局寻优和局部寻优。实证结果表明:优化后的神经网络模型比传统的神经网络模型有更好的预测效果。在数据处理上,考虑到金融数据的非线性特征,采用了非参数核估计方法,将无关变量进行剔除。
[期刊] 统计与决策
[作者]
熊志斌
神经网络已经被广泛运用于公司财务危机状况的预测,然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果;而遗传算法(Genetic Algorithm)是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷。因此,文章提出的将遗传算法和神经网络相结合的遗传神经网络模型(Genetic Neural Networks),既保留了神经网络原有的优点,又克服了上述的缺点。并利用我国上市公司财务数据对公司财务危机状况进行实证分析,结果表明,该模型预测效果令人满意,预测结果明显优于一般神经网络模型。
关键词:
遗传BP算法 神经网络 财务危机
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘娜 赵永乐 邵光成
以企业人力资源结构为研究对象,将企业人员分为管理人员、科技人员和普通员工,根据这三类人员的影响因素,利用遗传算法的全局寻优能力,构造了预测人力资源结构的遗传神经网络模型(GANN),并以ZC集团公司为实例,对其人力资源结构进行了预测。结果表明,该文建立的遗传神经网络模型对描述管理人员、科技人员分别占总职工比重与其影响因素的非线性关系方面具有较高的精度和应用价值。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
邓力为 周中伟 李阳 段辉良
P2P流量智能检测是目前网络安全领域的研究热点。针对网络P2P流量检测存在高误警率、低检测率问题,提出一种基于遗传神经网络的P2P流量检测模型,该模型有机地结合遗传算法和神经网络,把遗传算法优化网络初始权重用于P2P流量检测,研究表明:这种检测模型能够提高P2P流量检测的效率,降低误警率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张坤 杨艳明 郑伟 高晓红
为解决网络流量时间序列的预测问题,针对传统模糊神经网络通常使用梯度下降法作为搜索算法容易陷入局部极小值的不足,文章提出了一种量子遗传算法与模糊神经网络相结合的网络流量时间序列预测模型。该算法利用量子遗传算法优化模糊神经网络的权值,对实际采集的网络流量时间序列进行建模。最后,预测结果表明模型具有较好的预测精度和效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆明希 严广乐
为了提高居民消费价格指数的预测精度,对于呈近似S形的CPI时间序列,利用灰色Verhulst模型对其预测。构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式,利用BP神经网络对原始数据与灰色Verhulst预测值的残差进行训练。仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文献[1]的总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhulst模型中能较好地提高预测精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李增 迟道才 于淼
为了研究年降雨量的变化规律及特点,采取预防措施,减少灾害损失,根据1955~2006年盘锦地区的气象资料,利用Matlab软件分别取不同的网络训练样本,建立了3组BP神经网络预测模型。然后利用遗传算法对Elman神经网络进行优化,建立了遗传神经网络预测模型。对比结果表明遗传神经网络的预测精度高于BP神经网络预测模型。说明利用遗传神经网络模型对盘锦地区的年降雨量进行预测是可行的。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢佳利 杨善朝 梁鑫
文章运用时间序列的几个不同模型,对我国居民消费价格指数(CPI)的变化规律进行了比较研究;通过对我国2001年1月至2007年8月共80个月份的CPI值进行实证分析,建立了一个反映CPI变化规律的较优统计预测模型,该模型的相对误差控制在1%之内,得到较好的结果;最后,利用该模型对2007年9月至2008年8月的CPI变化趋势进行了预测。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
龙满生 何东健 宁纪锋
充分利用计算机视觉和人工神经网络技术 ,建立了一个苹果综合外观品质检测与分级系统 ,实现了对苹果的正确分级 ,正确识别率可达 90 .8%。还借助于遗传算法对 BP网络进行设计 ,提高了其学习速度。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵伟 张秀华
针对国内外图书馆成效评估的研究现状,以基于遗传神经网络算法的组合模型对图书馆成效进行评估。首先,构建了图书馆成效评估的评估体系,其次,建立遗传神经网络算法模型,对图书馆成效进行评估仿真实验及实证分析,得到了图书馆成效评估的实际输出值,与传统神经网络算法的输出结果相对比可知,遗传神经网络算法具有更好的拟合精度、准确度及效率,从而证明了遗传神经网络算法在图书馆成效评估中的实用性及可行性。
关键词:
遗传算法 神经网络 图书馆 绩效评价
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
沈利生 王恒
本文利用人工神经网络模型检验银行的授信风险限额,借以总结既有授信限额数据中的内含规律,以便银行提高授信工作水平,降低经营风险。文中同时给出了线性经济计量模型的检验结果。通过两种模型检验结果的比较,得出了若干富有启发性的结论。
关键词:
授信风险限额 人工神经网络 模型检验
[期刊] 物流技术
[作者]
齐兴敏 徐海 段晨 樊锐
首先运用灰色关联分析法对襄阳市货运量及其影响因素进行分析,得出影响襄阳市货运量变化的主要因素有地区生产总值(GDP)、第二产业产值、第三产业产值、全社会交通运输行业固定资产投资、进出口总值、社会消费品零售总额和人均GDP,然后将这些因素作为遗传神经网络的输入神经元,建立物流货运量预测的遗传神经网络模型,并对其进行训练;最后用训练好的模型预测2017-2019年襄阳市物流货运量。结果显示,基于灰色关联分析的遗传神经网络模型预测的平均相对误差为0.215 3%,预测精度较高,在物流货运量预测方面具有一定的参考价值。
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