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[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] 统计与决策
[作者]
沈军
[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]
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。
关键词：
神经网络 非线性时间序列 经济预测
[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] 统计与决策
[作者]
陈蔚
文章使用自回归移动平均(ARIMA)和人工BP神经网络方法对1990~2013年的我国进口、出口贸易额时间序列进行线性与非线性信息挖掘,ARIMA模型的拟合精度较低,经过BP神经网络方法对非线性规律进行建模并对2014~2018年进出口额进行预测,结论显示:BP神经网络方法能够较好的体现进出口贸易额时序中的非线性规律,有效的修正了线性预测方法的误差。
[期刊] 技术经济
[作者]
李国锋 李云杰
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴萍 迟道才 王殿武 马涛 刘鑫 孙号茗
灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与传统的预测方法相比,具有网络稳定性高,训练误差曲线比较平滑,模型预报精度较高等优点。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 张瑞 张清 孙东昊
洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容。应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN)。以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型。预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
顾忠伟 邵雷 李春颖
本文将灰色关联和神经网络结合,构建基于灰色关联分析的神经网络模型,并将此模型在股指预测中做实证研究。
关键词：
灰色关联 神经网络 股指预测
[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] 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 %。
关键词：
降水量 BP人工神经网络 预测模型
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
伍雄斌 刘伟 郭建钢
以福建省公路旅客周转量和货物周转量的统计资料为基础,结合神经网络技术原理,应用BP神经网络方法建立3维输入、单输出、隐层单元数为15的3层神经网络模型,分别对福建省公路旅客周转量和货物周转量进行预测.结果表明,各月的旅客周转量和货物量预测值的最大相对误差的绝对值分别为0.4890%和0.4495%.该模型具有简便实用、预测精度高的优点.
[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。
关键词：
主成分分析 BP神经网络 模拟预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏景明,肖冬荣,卓为
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