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[期刊] 预测
[作者]
高辉清
非线性预测方法：小波网络高辉清（国家信息中心预测部１０００４５）１历史背景小波分析（ＷａｖｅｌｅｔＡｎａｌｙｓｉｓ）是８０年代中期发展起来的一门新兴数学理论和方法．虽然时间不长，但其理论的重要性及应用的广泛性引起了科技界的高度重视。它被认为是数学领域...
[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。
关键词：
小波神经网络 非线性 组合预测
[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]
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] 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] 金融理论与实践
[作者]
谢小璐
上海银行间同业拆放利率(Shibor)的推出是中国利率市场化重要的一步。在阐述了Shibor的背景、功能以及对经济发展的重大意义之后,分别建立了小波神经网络和回归时间序列组合模型对2周品种Shibor进行预测对比分析,研究结果表明,小波神经网络的拟合和预测精度较高,具有一定的科学性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈军
[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] 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] 统计与决策
[作者]
陈家清 张智敏 王仁祥
文章选取1994年1月至2011年2月美元兑人民币月平均汇率作为研究对象,首先建立STAR模型,分析了中美汇率的非线性特征,通过检验发现ESTAR模型能较好拟合汇率增量序列;其次对ESTAR-ARCH类三种组合模型进行比较,结果表明ESTAR-GARCH模型能更好地描述汇率变化的趋势,说明汇率增量既具有对称的非线性特征,也存在波动的群集效应;最后基于ESTAR-GARCH(1,1)模型对近两年来美元兑人民币月平均汇率进行预测,预测精度很高,说明所建模型非常合理,并且预测结果显示未来十个月人民币将继续升值。
[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] 财经研究
[作者]
刘兰娟 谢美萍
小波神经网络是近年来在小波分析研究获得突破性进展基础上提出的一种前馈型网络,文章将小波与神经网络相结合,提出了一种基于自适应小波神经网络(SAWNN,self-adaptation wavelet neural network)的数据挖掘方法,并构造了数据挖掘过程的机器学习机制,以提高对问题的处理能力。文章将所构造的自适应小波神经网络用于石油产量的建模预测研究,实证结果表明此预测模型不仅是有效的,而且是可行的。
关键词：
石油产量 预测研究 自适应小波神经网络
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