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[期刊] 城市发展研究
[作者]
雷波
城市建成区规模的迅速扩张是目前福州市土地利用变化中的一个显著特点。城市建成区规模的扩张受到社会、经济、人口等多种因素的影响,用传统方法对其进行预测比较困难。鉴于BP神经网络和多元回归模型在该领域内的广泛应用,本研究分析了1998-2005年间福州市城市规模的变化趋势,以福州市建成区为例对多元回归模型和BP神经网络在此类研究中的应用进行了对比。经检验,BP神经网络比灰色模型拟合良好,这是对建成区面积预测方法有益的探索。
关键词：
福州 建成区 多元回归模型 BP神经网络
[期刊] 地理科学进展
[作者]
刘柯
城市建成区规模受社会、经济、城市环境等诸多因素影响,传统统计方法难以准确预测城市建成区的面积。人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能,在各类预测研究中得到了广泛的应用,尤其是BP神经网络。主成分分析可以在有效保留数据信息前提下对数据进行降维,它与BP神经网络的结合主要在数据输入端,通过减少输入层神经元个数,增强网络性能,提高预测精度。本文以北京市为例,综合运用主成分分析和BP神经网络方法建立预测模型,以1986￣2003年数据为学习样本,以2004年数据为检验样本,对2005年北京市城市建成区面积进行模拟预测。预测结果表明,基于主成分分析的BP神经网络预测结果与实际值的相对误差为2.8%,比传统BP神经网络预测精度提高1.8个百分点,网络训练收敛速度也更快,其预测精度和效率都有不同程度的改善。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
赵姚阳 濮励杰 胡晓添
城市建成区规模的迅速扩张是目前江苏省土地利用变化中的一个显著特点,其面积从1985年的426 km2扩大到2003年的2 200 km2,平均年增加98.56 km2。城市建成区规模的扩张受到社会、经济、人口等多种因素的影响,用传统方法对其进行预测比较困难。鉴于BP神经网络在非线性领域预测中的广泛应用,以江苏省为研究对象,构建一个11-3-1结构的BP神经网络预测模型,以1985~2001年和2002年的相关数据作为模型的训练和测试样本,以2003年的社会、经济数据作为网络的预测输入,对该年的建成区面积进行预测。结果表明,BP神经网络预测结果与实际面积的相对误差为3.96%,其预测精度与多元回...
关键词：
BP神经网络 预测 建成区面积 江苏省
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张晓瑞 方创琳 王振波 马海涛
城市建成区面积预测是城市研究的一个核心问题,其与城市经济社会之间表现为一种复杂的非线性关系,传统的方法模型难以精确预测。作为一种较新的人工神经网络模型,RBF神经网络能以任意精度全局逼近任意非线性关系,表现出了极强的处理复杂非线性系统的能力。以合肥市建成区面积预测为例,构建了基于RBF网络的预测模型,作为对比,同时用BP神经网络、一元线性回归和多元线性回归模型进行了预测。预测结果的综合分析表明,在预测精度上,RBF网络>BP网络>多元线性回归模型>一元线性回归模型。研究显示,RBF网络能为城市建成区面积预测提供一种新思路和新方法,进而可为城市土地利用及其规划制定提供科学的决策依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
关欣 王征
国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率。文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[期刊] 生态经济
[作者]
郭慧锋 刘高飞
生态园林城市绿化规模的预测是生态园林城市发展中的一个核心问题，其与经济指标、社会指标、环境指标存在着复杂的非线性关系。BP神经网络由于具有良好的非线性拟合性能，而被应用于各种预测领域。首先，采用文献分析法梳理出固定资产投资额、GDP等26个影响生态园林城市绿化建设的因素。其次，以2019年被命名为国家生态园林城市的郑州市为研究对象，基于BP神经网络理论训练了生态园林城市绿化规模的预测模型，并对训练集、测试集的预测值和真实值进行对比分析。最后，通过构建路径分析模型梳理出26个影响因素中复杂的因果关系，包括直接间接影响、正负反馈、路径系数等。研究发现：训练的“26-7-1”网络结构的BP神经网络能够准确预测出生态园林城市的绿化规模，进而可为生态园林城市发展中，如何科学、合理地预测适应城市发展的绿化规模提供依据；构建的路径分析模型，可以反映城市发展中各影响因素以何种方式和强度影响生态园林城市绿化建设。
[期刊] 生态经济
[作者]
郭慧锋 刘高飞
生态园林城市绿化规模的预测是生态园林城市发展中的一个核心问题，其与经济指标、社会指标、环境指标存在着复杂的非线性关系。BP神经网络由于具有良好的非线性拟合性能，而被应用于各种预测领域。首先，采用文献分析法梳理出固定资产投资额、GDP等26个影响生态园林城市绿化建设的因素。其次，以2019年被命名为国家生态园林城市的郑州市为研究对象，基于BP神经网络理论训练了生态园林城市绿化规模的预测模型，并对训练集、测试集的预测值和真实值进行对比分析。最后，通过构建路径分析模型梳理出26个影响因素中复杂的因果关系，包括直接间接影响、正负反馈、路径系数等。研究发现：训练的“26-7-1”网络结构的BP神经网络能够准确预测出生态园林城市的绿化规模，进而可为生态园林城市发展中，如何科学、合理地预测适应城市发展的绿化规模提供依据；构建的路径分析模型，可以反映城市发展中各影响因素以何种方式和强度影响生态园林城市绿化建设。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
沈国琪 陈万明
本文首先构建失业综合指数及其测算指标体系,用来客观地反映失业状况;其次通过文献研究、发放问卷调查等分析方法,并在考虑数据可获得性、可靠性等前提下,初步整理出影响失业的相关因素,以2000~2012年各季度对应的数据,对失业综合指数及其影响因素进行多元线性逐步回归分析,从中筛选出影响显著的因素,构建失业综合指数预测模型。同时基于线性相关分析筛选的结果,构建BP神经网络预测模型,同样对失业状况进行预测,并与多元回归预测模型的预测结论进行比较,结果发现后者预测性能高于前者。
[期刊] 财会通讯
[作者]
上官鸣 李璐
一、引言我国资本市场从20世纪90年代发展至今已有20余载,历经磨难与变迁,特别是2005年证监会的股权分置改革,更是我国资本市场的一次根本性变革,"同股不同权"、"同股不同价"这一长期桎梏我国股市的重大制度性障碍得以根除。从表1可以看出我国股改后,上市公司股权结构的变化情况。资料来源:以上数据取自CSMAR数据库,法人股比例为境内法人股与境外法人股之和。股权结构是公司治理结构的基础,我国股改采用"爬行式"减持方式,即非流通股是在限定的标准下逐年开始流通,从表1可以年份20072008200920102011流通股53.22%58.50%69.44%68.09%68.70%非流通股46....
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
周来 程小芳 张梦弢
【目的】应用BP神经网络模型预测华北落叶松树冠体积与表面积，探索华北落叶松树冠体积与表面积估算模型的最优形式，为未来的预测模式提供新思路。【方法】以山西省庞泉沟自然保护区的华北落叶松林为研究对象，通过从6块（60 m×60 m）固定样地得到的678个观测数据，运用BP神经网络，分别对华北落叶松树冠体积与表面积建立模型，通过对模型的训练，得到基于BP神经网络的华北落叶松树冠体积和表面积估算模型。【结果】基于BP神经网络的华北落叶松树冠体积与表面积模型的最优结构模型的输入层节点数∶隐层节点数∶输出层节点数=6∶9∶1。其中树冠体积的决定系数（R2）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别为0.948、5.40 m3、18.40；表面积的R2、MAE和RMSE分别为0.957、3.33 m2、 14.41。基于BP神经网络的华北落叶松树冠体积与表面积模型的性能与输入因子的数量呈正相关，最优模型的输入因子数为6个，分别为冠幅、树高、胸径、最大冠幅高度、第一活枝长（在垂直于树干方向上的投影长度）和冠基高。【结论】输入变量包含树干尺寸和树冠构型特征相关信息，模型能较好地实现华北落叶松树冠体积和表面积的预测。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡时连
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
关键词：
图书采购 平均复本量 神经网络
[期刊] 华东经济管理
[作者]
张立军 苑迪
文章针对股价预测问题的复杂性、不确定性、时变性及动态性等特性,利用Elman神经网络具有记忆性的优点,采用遗传算法训练优化Elman神经网络的初始权值,提出了高效的GA-Elman动态回归神经网络股价预测模型。实验模拟结果表明:该模型快速稳定且具有较高的精度,将其用于股票价格预测可行且有效。该模型的提出也为股票价格预测提供了一种新的技术和方法。
关键词：
遗传算法 Elman神经网络 股价预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤 何有世 张兵
本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性,最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网络的拓扑结构,最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。
关键词：
多重共线性 BP神经网络 组合预测模型
[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
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