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[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
刘澄 王燕 孙彬
本文提出一种GA-BP算法对金融股指进行预测研究,该算法结合遗传算法具有全局寻优的优点,能够克服BP算法进行预测时易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点;以股票市场的上证指数为例,通过与BP算法和LM-BP算法预测效果进行比较分析,证实了本文提出的算法在对上证指数进行预测时更为有效。
[期刊] 经济问题
[作者]
刘澄 张均东 孙彬
针对股价系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性,分析了自适应神经模糊系统,并对股市建立预测模型。ANFIS是把神经网络和T-S模糊推理结合在一起的系统,从而克服了模糊理论不具备自学习能力和神经网络无法表达人类自然语言的缺点。对金融股指进行预测,以最具代表性的上证指数为例,通过ANFIS算法仿真实验分析,表明了该算法能够有效、可靠预测上证指数走势,并且能够将金融系统模糊规则明确,揭示金融系统运行模式。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙彬 李铁克
文章将v-SVR(Support Vector Regression)应用于金融股指预测,并研究证券投资中的选时问题。以上证指数为研究对象,确定模型输入指标并研究模型主要参数与预测评价指标的关系。通过与ε-SVR及传统BP算法的比较分析,表明在有限样本情况下,v-SVR模型的预测偏差较小、预测方向的准确性较高;根据预测结果,提出了一种基于v-SVR模型的投资选时策略。
[期刊] 经济师
[作者]
李新宁 王巍 王云婷 柯育军
为了更加准确地预测企业的安全库存,提出利用遗传算法改进BP神经网络的预测模型。通过对T木门企业的实际生产情况,对原材料的安全库存进行研究,选择对安全库存影响最大的十个因素。建立基于GA-BP神经网络的精准预测模型,同时将该模型与BP神经网络模型得出的预测结果进行对比验证。结果说明GA-BP神经网络模型在安全库存预测时比BP神经网络具有更高的稳定性,而且预测精度也有了显著提高。
[期刊] 经济问题
[作者]
刘国清 王红蕾
神经网络具有强大处理非线性系统的能力和映射能力,在企业信用风险评估中得到广泛应用。首先构建了上市公司信用评价的财务指标体系,然后分析了BP神经网络模型易陷入局部最优解的缺陷,通过引入遗传算法修正连接权值,构建了GA-BP神经网络模型,选取2003~2006年的60家上市公司作为训练样本,60家上市公司作为测试样本,对指标进行筛选后进行评估,评估结果显示该模型评估准确率较高。
[期刊] 建筑经济
[作者]
谢金豪 刘文昌
建筑工程项目造价预测是待建项目的一个重点，而传统造价预估手段已不能满足当前建筑业向数字化转型的要求。提出引入一种智能算法进行造价预测的方法，即建立基于GA-BP神经网络的建筑工程造价预测模型。以收集的30组样本数据为例，运用BP模型和GA-BP模型进行对比实验。实验表明，无论是单一BP神经网络预测模型还是经GA优化后的预测模型都对项目造价有着出色的预测效果。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
孙中叶 徐晓燕
农业供应链金融可以有效促进节点企业之间的资金协作,对其进行快速精准的风险评价关系到农业供应链的高效发展以及农业生产的顺利进行。文章选取11个农业供应链金融业务的风险评价指标,构建基于GA(Genetic Algorithm)-BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的农业供应链风险评价模型,并利用案例分析法对所提出的风险评估模型进行验证。结果表明,利用经遗传算法优化的BP神经网络评价农业供应链金融风险,不仅可以加快BP神经网络的收敛速度,同时可以避免BP神经网络容易产生局部最小的问题,提高预测速度和精度,可作为确定农业供应链风险的有效技术手段,为当前农业供应链各参与主体的金融风险管理提供有效的决策支持。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
孙中叶 徐晓燕
农业供应链金融可以有效促进节点企业之间的资金协作,对其进行快速精准的风险评价关系到农业供应链的高效发展以及农业生产的顺利进行。文章选取11个农业供应链金融业务的风险评价指标,构建基于GA(Genetic Algorithm)-BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的农业供应链风险评价模型,并利用案例分析法对所提出的风险评估模型进行验证。结果表明,利用经遗传算法优化的BP神经网络评价农业供应链金融风险,不仅可以加快BP神经网络的收敛速度,同时可以避免BP神经网络容易产生局部最小的问题,提高预测速度和精度,可作为确定农业供应链风险的有效技术手段,为当前农业供应链各参与主体的金融风险管理提供有效的决策支持。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
惠晓峰 胡运权 胡伟
本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。
关键词：
遗传算法 神经网络 汇率预测
[期刊] 财会通讯
[作者]
周虹
遗传算法在寻求全局最优解方面有着强大的鲁棒性和稳定性,能对BP神经网络局部最优这一缺陷进行有效弥补。为此,本文构建GA-BP神经网络模型,从财务与非财务方面制定符合上市公司绩效评价的指标体系,重点通过因子分析法对模型在上市公司绩效评价中的应用进行分析,验证模型的可行性,并基于绩效评价结果对上市公司的发展提出意见。通过GA-BP神经网络模型应用研究,能够为上市公司管理层、社会公众等利益相关者提供参考。
[期刊] 证券市场导报
[作者]
蔡向辉
此次金融海啸引发了极端市场行情。危机条件下,谁在使用股指期货?怎么使用的?起到了什么作用?通过什么机制实现这些作用的?本文试图利用此次危机中尤其是波动最为剧烈的2008年9、10月份的数据来尝试解答上述基本问题。总的来看,危机中股指期货的风险管理和市场稳定功能得到充分发挥,让我们对股指期货有了更深的了解和认识。
关键词：
股指期货 金融危机 风险管理 市场稳定
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
吴亚桢 廖靖宇 张应山
文章对于证券市场这样的复杂数据系统,通过运用GL算法的5个指标,对股指期货的标的物沪深300指数进行了实证研究。研究表明,GL算法的5个指标,能够揭示指数现货市场的偏离、风险以及稳定性;通过SAS软件数据模拟,发现这5个指标能够很好的捕捉沪深300指数趋势的转变,对股指期货的实际操作具有很强的指导意义。
关键词：
GL算法 股指期货 5个指标 数据模拟
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪劲松 石薇
为了克服神经网络易陷入局部最小值和收敛速度慢等缺点,文章引入多种群遗传算法,将神经网络的初始权值和阈值作为寻优目标,利用遗传算法求出最优值,并且建立了一个多种群结构,在克服遗传算法早熟收敛的同时,可以兼顾算法的全局寻优和局部寻优。实证结果表明:优化后的神经网络模型比传统的神经网络模型有更好的预测效果。在数据处理上,考虑到金融数据的非线性特征,采用了非参数核估计方法,将无关变量进行剔除。
[期刊] 当代财经
[作者]
陈卓雷 蒋寒迪
本文通过建立BP神经网络预测模型和GARCH-BP神经网络预测模型,对2004￣2005年间深圳成分指数的日收盘价进行了预测分析,经过实证比较,发现GARCH-BP模型较BP模型的收敛速度快,学习能力强,预测精度较高,误差率较小。
关键词：
BP算法 GARCH-BP模型 深证成指
[期刊] 工业技术经济
[作者]
张永礼 武建章
针对当前技术创新能力评价方法大多建立在线性模型的基础上,且技术创新能力影响因素较多,可能存在多重共线性的缺陷,本文提出了遗传算法优化的BP神经网络模型。GA-BP神经网络模型在以下几方面做出了改进:1利用了神经网络强大的非线性关系映射能力,避免了传统线性模型的缺陷。2利用遗传算法对评价指标进行了降维,去除了多重共线性。3使用遗传算法从全局搜寻BP神经网络权值和阀值向量,优化了BP神经网络模型,避免了BP神经网络由于使用梯度下降算法,容易陷入局部最优解的缺陷。本文最后选取2008~2013年全国31个省市规模以上工业企业技术创新能力124条数据作为训练样本,31条数据作为测试样本,分别测试遗传算...
关键词：
遗传算法 BP神经网络 技术创新能力
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