应用果蝇优化算法优化广义回归神经网络进行企业经营绩效评估

近年来,台湾受到美国次贷风暴及欧洲债信的影响,许多大型企业瓦解的事件陆续发生,因此,公司管理阶层有必要好好地检视公司的财务状况,及早防范公司可能面临的经营风险。文章按照财务五力搜集台湾企业财务比率资料,根据活动力、稳定力与收益力进行灰关联分析,再将分析结果按照灰关联度进行排序,以了解各企业的经营绩效排名;然后采用果蝇优化算法优化广义回归神经网络、一般广义回归神经网络与多元回归模型,进行企业经营绩效侦测模型的建构,以供研究人员及公司管理阶层参考。分析结果显示,应用果蝇优化算法优化广义回归神经网络在企业经营绩效侦测模型的预测误差有很好的收敛结果,也有很好的分类预测能力。  

企业BP神经网络预警模型探讨

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。  

企业信息化经济效益评价指标体系研究

科学的评价指标体系是企业信息化经济效益评价的前提,本文分析了已有的指标体系存在的不足,设计了一套新的指标体系,解决了固定指标权重和行业适应性差的问题,利用BP神经网络处理非线性复杂系统问题的能力,研究了指标值的量化处理方法和权重的动态调整,为企业信息化经济效益的评价提供了客观的评价标准。  

基于遗传神经网络的工业股票指数预测

结合遗传算法与倒传递神经网络进行工业股票指数预测 ,使用 5个输入变量 :周成交额增减幅、周振荡幅度、周涨跌幅、5日EMA波动、DIF波动值 ,并将下周涨跌幅设为输出目标进行训练 ,以取得较理想的预测结果。对于传统上选择适合的神经网络拓扑结构效率较低的问题 ,本文对于遗传算法的引入大大提高了搜索到最优结构的速度。  

基于模糊神经网络的企业人力资源风险评价

作者针对企业人力资源风险评价中的模糊性特点,将模糊逻辑与神经网络融合在一起,并应用模糊神经网络的评价方法,实现了对基于模糊神经网络的企业人力资源风险评价。该评价方法具有很强的学习能力,同时各个评价指标的权重是由网络通过学习自动生成的,因此更具客观性和准确性。  

用人工神经网络方法对股票收益率影响因素的实证分析

文章用人工神经网络方法对中国股市的股票收益率与有关因素进行了实证分析。用香港理工大学的中国股市数据库(CSMAR)1990-2000数据,采用BP型前馈人工神经网络方法研究了公司规模、交易量、(因子和年收益价格比等四个因素与股票收益率之间的关系。在扩展分析中运用扰动法,并提出影响因子的概念来衡量各参量对股票收益率的影响。计算结果表明,目前对于中国股票市场来说,公司规模对股票收益率具有较强的解释能力,交易量和(因子具有一定解释能力,年收益价格比的解释能力较弱。  

小波神经网络的构造及其算法的鲁棒性分析

研究了用于非线性函数逼近的小波神经网络的结构设计方法;证明了在存在噪声干扰及网络设计误差的情况下,网络训练过程具有指数收敛性和鲁棒平稳性。  

基于神经网络房地产价格指数的预测研究

研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向传播算法的多层前馈网络(BP神经网络)和径向基函数(RBF)神经网络。首先利用BP神经网络对采集到的中国房地产价格指数进行训练和模拟,最后进行预测,并比较预测结果和真实值,发现误差比较大,一方面是因为选取的样本数据少,另一方面是因为BP神经网络本身具有缺陷。为了克服BP神经网络预测的缺陷,本文接着运用RBF神经网络对选取的数据进行训练和模拟,用训练好的网络来进行预测,得到的预测结果与真实值相比较,误差很小,而且RBF神经网络的运行速度要比BP神经网络快很多。经过比较可以得出RBF神经网络用于经济预测可以达到很好的效果。  

基于神经网络和决策树相结合的信用风险评估模型研究

文章提出了一种将神经网络和决策树相结合的信用风险评估模型NN-DT。该方法依据属性重要性将贷款企业的财务指标进行排序，然后通过RBF神经网络进行属性裁减生成决策树，从而得出企业是否违约的分类。最后以判别分析以及C4．5算法为参照方法进行了实证研究，结果表明，NN—DT模型显著地提高了预测精度。  

组合预测模型在城市垃圾产量预测中的研究与应用

为了给城市环境规划提供依据,我们要对城市垃圾产量进行预测,以期揭示其变化规律和发展趋势。本文从分析城市垃圾产量变化规律着手,给出了城市垃圾产量预测的常用模型,进而确定组合预测模型。通过层次分析确定组合预测权系数,将目前常用的垃圾产量预测模型有机地结合起来,建立了垃圾产量组合预测的结构模型。算例结果表明,该组合预测模型在预测准确性方面能得到改进,能对城市垃圾产量进行有效的预测。