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[期刊] 统计与决策  [作者] 樊重俊  
文章对非线性预测中的神经网络方法的研究与应用现状进行评述,尤其讨论了我国近年来的发展情况,为我国该方面的研究者提供参考。
[期刊] 统计与决策  [作者] 樊重俊  樊鸿飞  
文章讨论了神经网络用于非线性经济系统建模与预测的问题和方法。主要探讨了如下几个问题:(1)相关变量的选择;(2)运用改进遗传算法学习神经网络连接权值;(3)模型阶数确定准则;(4)观测数据的可预测性与模型的有效性检验;(5)缺损值的处理。
[期刊] 技术经济  [作者] 杨力  韩静  
1.非线性经济建模基本思想 非线性建模与线性建模相比较,无论在思想上还是在方法上都有本质区别。非线性经济建模基本思想可概括为两个方面。一方面是研究非线性经济系统的动态演化行为,基于经济理论来设定某类模型(如生产函数、需求函数、多元线性模型、对数线性模型等),并假定模型正确,误差服从某类分布。建模时大量的精力
[期刊] 统计与决策  [作者] 涂锦  冷正兴  刘丁毅  
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
[期刊] 统计与决策  [作者] 孙冠华  
文章以1990年1月至2017年1月间我国CPI指数序列为研究对象,采用ARMA模型对序列进行拟合和预测,得到短期预测误差为3.599,长期预测误差为12.528。针对ARMA模型没有良好捕捉到CPI序列中非线性关系的缺陷,本文采用BP网络、RBF网络以及核方法对其作了改进。有非线性特征的三种模型长期预测精度与ARMA模型相当,而短期预测精度有较大提高,最大提高比例为51.85%。
[期刊] 预测  [作者] 魏巍贤  邵朝  
基于人工神经网络的非线性经济系统辨识魏巍贤,邵朝(西安交通大学710049)(西安邮电学院710061)1系统的描述和问题的提出在经济系统研究中,最常用的是离散时间系统这类系统可用以下形式的差分方程进行描述:其中x(·),u(·),y(·)分别为状态...
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 常欣卓  杨开忠  李新  沈红新  李恒年  
[期刊] 现代管理科学  [作者] 向小东  
文章提出了基于小波神经网络的非线性组合预测方法,给出了其具体组合预测原理及具体学习算法,并将其用于国际原油期货价格数据的预测。国际原油期货价格数据的预测结果表明:基于小波神经网络的组合预测方法得到了比单一预测方法都要好的预测结果,有较好的应用前景。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 俞立平  
针对学术评价中多属性评价方法和组合评价方法众多,从而导致学术评价结果众多,评价公信力下降问题,优选多属性评价方法成为解决问题的较好途径。线性多属性评价相对成熟,非线性多属性评价的选取是首要问题,基于BP人工神经网络,以非线性多属性评价值作为输出,评价指标作为输入,通过训练人工神经网络,可以得到评价指标权重,进而和评价值评价指标的相关系数进行比较,通过检验非线性多属性评价方法的逻辑一致性来进行评价方法的选取。以JCR2017数学期刊为例,分别采用主成分分析、因子分析、TOPSIS进行评价,然后再基于BP人工神经网络模型进行选取。研究结果表明:非线性多属性评价方法的选择问题是学术评价的基础问题;BP人工神经网络可以用来辅助进行非线性评价方法的选取;采用BP人工神经网络辅助选取非线性评价方法必须具备一定的适用条件。
[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] 技术经济  [作者] 李国锋  李云杰  
[期刊] 统计与决策  [作者] 冯雪  张金锁  邹绍辉  包乌云毕力格  
结合数据特征,文章以RBF神经网络作为非线性集成工具,建立了我国天然气需求预测模型。研究发现:(1)非线性集成模型对我国天然气需求预测精度最高,稳定性最强。相较而言,非线性集成模型的预测值平均相对误差最小(2.81%),明显低于单一的ARIMA模型(3.55%)、RBF残差修正后的组合模型(6.78%)和单一的RBF模型(9.00%);(2)非线性集成模型预测2013~2015年我国天然气需求量以年均12.45%的比例增长,这种增速有利于我国能源消费结构的改善。
[期刊] 商业研究  [作者] 樊重俊  张小红  
国际贸易是世界各国经济、政治、文化交流的重要纽带,是一个复杂时变的非线性系统。科学地分析与预测是作出正确的国际贸易决策的前提。对国际贸易非线性定量分析与预测方法的研究与应用现状进行评述,并讨论我国近年来的发展情况,以期为该方面的研究与应用者提供参考。
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