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[期刊] 情报学报
[作者]
潘大丰 李群
本文研究讨论了神经网络在情报处理与信息咨询中的应用及其用于预测问题的范围和限制，利用ＢＰ算法提出了时间序列和信息预测方法，在此基础上对大豆单产进行了预测，并对比证实了本方法比统计回归模型有较强的预测能力。
关键词：
人工神经网络,预测,情报分析
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
沈睿芳 张学龙
苯乙烯是国民经济发展中重要的基础石化产品,其价格影响因素复杂,波动较大。本文基于灰色预测和指数平滑预测的基本理论,提出了一种新的基于灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的线性加权平均的组合预测方法,并以2010年1月到9月的苯乙烯周平均价格作为历史数据,对2010年10月的4个周平均价格进行了组合预测。结果表明,预测误差大大减小,预测精度显著提高。
[期刊] 管理评论
[作者]
应维云
在全球化的市场竞争中,企业如何利用现有资源,提高客户满意度,保住现有客户,已成为企业面临的主要问题,客户流失预测越来越受到企业关注。本文针对实际客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点,提出一种改进的平衡随机森林算法,并将其应用于某商业银行的客户流失预测。实际数据集测试结果表明,与传统的预测算法比较,这种算法集成了抽样技术和代价敏感学习的优点,适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度。
关键词：
流失预测 不平衡数据 随机森林
[期刊] 预测
[作者]
唐小我 傅庚 曾勇
本文针对简单平均组合预测方法（ＥＷ法）的局限性，在递归等权组合预测方法（ＲＥＷ法）［１］的思路基础上，进一步提出了递归方差倒数组合预测方法（ＲｅｃｕｒｓｉｖｅｖａｒｉａｎｃｅＲｅｃｉｐｒａｓｌＷｅｉｇｈｔｉｎｇ），即ＲＶＲＷ法，给出了有关的迭代计算公式，实例表明ＲＶＲＷ法在预测精度和收敛速度等方面较ＲＥＷ法具有更大的优越性。同时，该方法完全适用于组合证券投资风险最小化问题。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
扈瑞鹏 赵彦云 马玉琪
针对进口商品具有多种类、多层次、动态变化等特点,采用一种全新的层级预测方法——最优分层组合预测法,文章利用层级间结构信息对各层独立的预测值进行修正,结果表明:该方法的预测精度显著优于传统分层方法;且对中短期预测的修正效果优于长期预测;对较高层级的修正效果优于较低层级,从而为合理预测重点商品进口贸易提供了理论依据。该方法可扩展到其他具有层级结构的领域,为相关部门实现全面的分层预测管理提供一种新的分析思路。
关键词：
进口贸易 层级结构 最优分层组合预测法
[期刊] 统计与决策
[作者]
凌立文 张大斌
组合预测作为一种改善单项模型预测性能的有效策略已得到广泛应用,但如何科学构建组合预测模型仍值得深入研究。文章以提高组合模型预测精度为出发点,首先明确组合预测模型的普遍性优势,然后围绕单项模型筛选策略和组合权重确定方法展开文献述评,明晰组合预测模型构建方法,最后通过对比国内外相关研究,提出该领域未来继续研究的问题与方向。
关键词：
组合预测 模型筛选 组合权重
[期刊] 保险研究
[作者]
郭春燕
退保率在寿险精算中是一个需要进行预先假设的重要参数,过高或过低的不合理估计均会给保险公司的运营带来影响。鉴于此,本文尝试基于寿险退保客户的个人特征和保单特征的实务数据,利用生存分析中的Cox比例危险模型及一些预测改进方法,根据不同的数据特点,建立了不同的预测模型,希望对于国内此领域的实务和理论研究有所帮助。
[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] 工业技术经济
[作者]
孙国忠 吴凤明
EVA方法因计量权益成本维护股东权益而优于传统业绩评价工具 ,并创新地提出了三分劳动剩余的奖励分配方案。它不仅促进了公司绩效的迅速提升 ,而且引发了企业行为的深刻转变 ,人们应该足够重视EVA的概念、方法和思想 ,因为它代表了新世纪企业价值观的取向变化
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
金燕华 雷智伟
本文在比较各种模型特点的基础上介绍了运用决策树方法建立上市公司成长性预测模型的步骤及要注意的问题,并针对决策树方法存在的不足提出了解决方法。
关键词：
决策树 上市公司 成长性 预测模型
[期刊] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
吴秉坚
本文通过建立灰色预测的GM(1,1)模型对全国人均储蓄存款额进行预测,并且通过实际预测的效果说明灰色模型在时间序列预测中的应用。
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
耿克红 李忠民
对企业财务状况的正确判断关系着企业的生存和发展,因此建立合理的财务失败预测模型是财务研究的热点。在企业财务失败预测模型中引入基于快速BP算法的人工神经网络,克服了标准BP算法的不足,比Fisher判别分析模型有着更强的预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
班桂宁,张新政,王勇,高向军
建立时序预测模型是数据挖掘的任务之一,而统计分析也是数据挖掘的内容之一。本文作者利用ANN可逼近任意非线性映射关系的特点,提出了基于ANN的时序预测模型。以南宁市人口自然增长率时序数据为例构建了预测模型,并对模型进行了测试和检验。测试结果表明:基于ANN的时序预测模型对时间序列具有较好的预测性能,在统计预测方面有着广泛的应用前景。
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