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[期刊] 会计之友  [作者] 陈启忠  
文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要,分别建立了基于时间序列的ARIMA模型和BP神经网络预测模型,并对两种预测方法进行了对比分析,最终确定了以ARIMA模型为主、BP神经网络为辅的综合预测手段,有效地提高了电费现金流的预测精度,增强了供电企业的现金流管理水平。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吴晓峰  杨颖梅  陈垚彤  
文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。
[期刊] 统计与决策  [作者] 翟静  曹俊  
文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。
[期刊] 经济问题  [作者] 章文  张莉  
企业是市场的主体和产业的载体,目前阶段企业数的增长是衡量地区创新活力的重要标志。基于1988~2008年深圳企业数据,运用Logistic生长曲线、ARIMA模型和动态神经网络对2009~2011年深圳企业数进行短期预测,论证了企业数短期预测的可行性,并在预测结果的基础上分析了三种预测方法的优缺点。企业数短期预测的实现可以为相关政策的制定提供参考。
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 赵成柏  毛春梅  
预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%~45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。
[期刊] 旅游学刊  [作者] 雷可为  陈瑛  
游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测新方法,对中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 林育曼  文海宁  饶浩  
文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布数据Top10进行对比。实验结果表明,小波分析有助于去噪,ARIMA模型预测突变值易调控,结合BP神经网络隐含层的恰当选取,使得结果更为精确和具有针对性。
[期刊] 会计研究  [作者] 李小燕  田也壮  
本文运用组织循环理论,在分析企业组织循环效率与现金流信息结构相关关系的基础上,从理论和实证两个方面,提出对企业组织循环效率具有显著表征能力的现金流类财务指标,并据此构建基于现金流信息结构的企业组织循环效率评价的神经网络模型,力图解决评价模型在实践操作层面上的应用问题,从而为企业风险预警管理和投资者投资决策提供参考依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 马法尧  
文章在分析传统库存预测方法局限性的基础上,以我国家电行业某企业年销售额为例分别建立BP神经网络和ARMA预测模型,通过误差评价和监控指标的对比,从比较学的角度将二者作方法论比较,结果表明,BP神经网络在预测精度、非线性映射能力等方面比ARMA模型更具优势。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 李晓辉  杨勇  杨洪伟  
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)  [作者] 赵黎明  雷立  刘煜  
基于企业预警指标之上的警界线的划分和警度的评判是企业预警管理系统的研究难点。针对企业预警研究存在的问题,将人工神经网络BP模型应用于企业预警系统中。BP网络模型克服了传统模式难以处理高度非线性模型、容错性差、预警线和预警区域不具备时变性、缺少自学习能力等缺陷。通过模型的网络设计和仿真实验,证实了这种方法的有效性和广泛的应用前景。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王化成,尹美群  
自由现金流量法在企业价值评估中占有重要的一席之地。本文介绍了用直接法对自由现金流量各参数的计算应用,将BP神经网络时序分析用于对自由现金流量的时序预测,较好地克服了统计时序分析中固有的一些局限。并以某轿车厂作为案例,对自由现金流量的全部时序预测过程加以说明。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘全  刘汀  
文章基于ARIMA模型具备准确提取时间序列当前值、过去值及误差值之间回归关系的能力,人工神经网络具备对各种变量的感知能力强,非线性逼近、自适应、自学习性等特性,构建了一种多元时间序列预测模型,并进行了理论探讨和实证。该模型能较准确模拟和预测时间序列的变化规律,可较好满足对复杂时间序列的分析预测需求。
[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] 山西财经大学学报  [作者] 王成军  左新慧  
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
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