基于神经网络房地产价格指数的预测研究(续)

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。     

现金流量预警指标视角下的BP神经网络模型实证检验研究——来自2007—2012年沪深两市ST公司的数据分析

文章针对现金流量指标的国内外研究动态,从财务危机预警角度构建现金流量预警指标体系;并选取2007年-2012年沪、深两市A股79家ST公司及79家非ST公司作为训练样本,用样本公司被ST前1年、2年、3年的数据对指标进行筛选,将BP神经网络模型预警结果与样本的实际结果进行比较。研究结果表明：BP神经网络模型t-1年、t-2年、t-3年的预测精度依次下降,但t-3年财务预警模型对训练样本的预测精度仍能达到79．22％,对检验样本的预测精度也能达到78％。     

基于BP神经网络的农户小额信贷信用风险评估研究

利用2009年杨凌区三家农村信用社的实地调研资料进行了农户小额信贷信用风险评估的实证研究,对指标变量分别进行正态性检验、差异性检验和多重共线性检验,利用MATLAB7.0软件建立了8—14—1结构的BP神经网络农户信用风险评估模型。模型对训练集样本的总体判别正确率为100%,对测试集样本违约类农户的预测正确率达90%,总体正确率达84.09%。准确度较高,能够为农村信用社识别农户信用风险提供较好的依据。     

基于MEA BP神经网络的封盒装置滑动轴承故障诊断方法

针对封盒装置滑动轴承在生产过程中故障率高、可靠性低的问题,课题组提出了一种基于思维进化算法（MEA）的BP神经网络滑动轴承故障诊断方法。该方法通过多次的趋同和异化操作,不断优化BP神经网络的初始权值和阀值,建立了基于MEA BP神经网络的滑动轴承故障诊断模型。利用样本集训练、测试和验证MEA BP故障诊断模型,结果表明MEA BP故障诊断法较未经优化的BP神经网络故障诊断法优势明显,能够较好地用于封盒装置滑动轴承的故障诊断,延长滑动轴承无故障使用时间。课题组的研究可提高包装企业生产效率。     

基于CEEMD SE和LSTM的滚动轴承剩余寿命预测

针对滚动轴承退化数据的复杂性和传统的寿命预测方法不能充分利用数据的相关性从而导致预测精度不高的问题,课题组提出了一种基于多频率尺度样本熵(SE)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的寿命预测模型。该模型采用互补集成经验模态分解(CEEMD)结合相关系数分析,从滚动轴承振动信号中提取包含主要退化信息的IMF分量,并提取其样本熵矩阵,用于训练和测试LSTM。通过滚动轴承全寿命试验证明该模型可以准确预测滚动轴承剩余寿命,与BP神经网络和极限学习机(ELM)的预测效果对比验证了该模型的有效性。     

基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现

BP神经网络由于它的学习能力和非线性特性,使其能够对非线性函数进行很好的逼近。通过对BP神经网络结构和MATLAB软件及其BP神经网络工具箱的应用研究,利用BP神经网络工具箱设计BP神经网络,用于对非线性函数的逼近,通过网络的训练、测试达到了预期的效果。     

基于BP神经网络的期权定价模型

运用BP神经网络的方法,根据S&P 500看涨期权的金融数据,利用一步预测法对期权定价做预测.通过其自主的学习机制以及大量的样本训练网络,提高了判断精度,使得对期权的估测更加准确.并运用Matlab的神经网络函数和数学分析的知识对期权定价进行模拟预测,预测价格的结果与市场的真实价格较为接近.     

基于邻域粗糙集神经网络的审计意见预测模型研究

审计意见类型及其预测结果受到企业各利益相关方的高度关注.同时选用财务指标和非财务指标为变量,构建了基于邻域粗糙集神经网络的审计意见预测模型.将领域粗糙集作为BP神经网络的前置系统,在保持分类能力不变的前提下进行指标约简,提取关键指标,再将约简的指标体系作为神经网络模型的输入变量.以2013-2015年沪深A股176家公司数据作为研究样本,采用三种模型进行审计意见预测对比分析,结果表明:本模型预测准确率达到97.06％,与单纯利用神经网络建模或单纯利用财务指标建模的预测效果相比具有更好的预测效果.     

一种改进的灰色BP神经网络光伏出力预测方法

光伏出力的准确预测对于光伏发电系统的大规模应用具有重要意义。针对光伏出力预测描述自然规律困难及传统灰色模型预测精度不高等问题,提出了一种基于改进的灰色BP神经网络光伏出力预测方法。利用模糊c均值聚类(FCM)的方法将数据分类,选择与预测日最为接近的一类作为样本,利用灰色GM(1,1)预测模型得到预测数据。将灰色模型预测结果与相对应的日最高、最低温度作为BP神经网络的输入,以对应的实测数据为输出训练得到最终的预测模型。采用江苏某光伏电站的实测数据验证,结果表明该模型在预测精度上有一定的提升。     

活性艳红X-3B光催化降解的BPNN模拟研究

采用BP神经网络,以TiO2用量CTiO2、溶液初始浓度C0、溶液初始pH值、光照射时间t 4个重要影响因素为自变量,以脱色率DC为因变量,基于Box-Behnken设计和U10(10×53)设计实验数据建模,对活性艳红X-3B(简称X-3B)溶液进行光催化降解模拟研究.该模型对训练集和预测集的预测结果的相关系数R分别为0.9947和0.9905,DCExp.与DCCal.的平均相对误差MRE(%)则分别为5.96%和6.65%.表明该模型预测性能好,对X-3B光催化降解反应具有很好的模拟效果.     

基于BP神经网络模型的中国石油需求预测研究

石油需求量预测对编制石油产业发展规划具有重要意义。为了合理预测中国石油需求量,将1965—2014年中国国内生产总值、人口数量、产业结构及技术进步4个分量作为输入向量,石油需求量数据作为输出向量,建立中国石油需求预测的BP神经网络模型,利用Matlab软件的神经网络工具箱对BP神经网络模型反复训练,发现当隐含层节点数为17、学习率为0.1、训练次数为8次、训练精度为0.001时得到的效果最好。最后运用所确定的BP神经网络模型对2015—2024年中国石油需求数据进行了预测。     

基于BP神经网络的税务稽查研究

税务稽查实质上是一个分类问题,可以通过BP神经网络进行数据挖掘的分类和问题预测.在分析BP神经网络原理的基础上,利用税务系统中的纳税人申报数据,建立基于BP神经网络的分类模型,对纳税人进行诚实纳税和非诚实纳税的评估、分类.模型分类准确度达到预期效果,表明该方法能够提高税务稽查部门的工作效率和效果.     

基于增强数据集卷积神经网络的SAR目标识别方法

提出基于增强数据集卷积神经网络的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。卷积神经网络的分类能力与训练样本的数量和全面性息息相关。由于SAR目标识别中存在大量的扩展操作条件,基于原始少量训练样本的卷积神经网络稳健性较差。通过添加噪声构造噪声样本;通过多分辨率分析获得多分辨率的样本;通过模拟部分遮挡获得不同程度的遮挡样本。采用增强后的训练样本训练卷积神经网络从而提高其对于噪声干扰、分辨率变换以及部分遮挡等情形的稳健性。同时,由更多训练样本训练得到的网络对于其他扩展操作条件的适应性也有一定的提高。基于MSTAR数据集进行了验证实验,证明了提出方法的有效性。     

基于BP网络的人力资本预测研究

针对人力资本计量的非线性特征,本文将BP神经网络引入人力资本模拟预测领域,运用BP网络高度并行互联结构和高速的自学习、自适应处理能力,对我国各地区人力资本投资进行预测研究,解决了人力资本投资计量必须建立模型的问题。     

基于机器深度学习算法的城际铁路大直径盾构施工地表沉降预测

依托河南新郑机场至郑州南站城际铁路大直径盾构隧道施工实践,应用提出的遗传算法优化BP神经网络模型的机器深度学习算法,研究大直径盾构隧道施工中地表沉降预测规律。在盾构隧道中心线地表选取76个监测点,获取地表最大沉降数据,以前30组数据为训练数据组,对后46个测点地表最大沉降进行动态预测,并和实测值进行比较。结果表明,在46个地表最大沉降预测结果中有38个点的误差绝对值小于2 mm。应用后验差法评价动态预测结果,获得了小误差概率P值为0.87,后验差比值C值为0.59,说明提出的机器深度学习算法能够较好地实现对盾构隧道地表沉降的动态预测。     

计算机软件质量综合评判的人工神经网络模型

根据单指标评价标准，通过在规定的区间范围内随机取值生成足够多的训练样本、检验样本和测试样本，遵循误差反传（BP）网络建模基本原则和步骤，建立可靠、有效的软件质量综合评价模型，克服了物元模型、灰色模型等方法存在受人为因素影响及定性评价等缺陷．对6个模拟样本和8个实际软件的评价表明，本文提出的样本生成方法、建模过程能有效避免出现过训练和过拟合现象，建立的BP模型具有较好的泛化能力、可比性和客观性；各评价指标与软件质量等级之间存在明显的非线性关系，可靠性指标对软件质量等影响最大．     

免疫进化算法和神经网络在建立财政收入预测模型中的应用

通过对历史数据的数学处理,采用人工神经网络的方法建立财政收入预测模型。针对前向网络BP（Baek-propagation Algorithm）算法——梯度下降搜索方法的不足,提出用免疫进化算法来训练BP模型网络参数。利用福建省1990-2004年的财政收入数据建立神经网络预测模型,并用2005、2006年的数据进行预测预报检验。结果表明：采用免疫进化算法建立的神经网络财政收入预测模型,模拟和预测精度高,具有实际应用价值。     

大学生身体素质变化状况比较与发展路径研究——以上海市大学生为例

以8所高校大学生2010年的体质测试上报数据样本83 124人为研究对象,比照中国学生体质健康调研报告,对2000-2010年间的体质健康调研报告相关数据进行分析,得到大学生身体素质变化的结论是：1）总体水平仍呈下降趋势,其中2000-2005年下降趋势明显,2005-2010年下降趋势趋缓;2）身体素质变化下降趋势最明显的依旧是耐力素质;3）在校大学生4年身体素质呈现显著性变化.这一分析支持中国国民体质监测系统调研统计.建议：加强大学生体质干预措施和发展趋势的预测研究;重视体质测试对大学生的影响力.为研究上海市大学生身体素质特点和变化规律提供参考和借鉴.     

基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识

为克服误差逆向传播算法的多层前馈型BP神经网络收敛速度慢、局部极小化问题,提出用遗传算法(GA)的全局搜索能力寻求最优的BP神经网络权值和阀值,以提高神经网络的收敛速度和克服局部最优。以磁流变液压悬置动态特性试验结果为数据样本,分别用未优化的BP神经网络和优化后的GA-BP神经网络对磁流变液压悬置正、逆模型进行辨识。结果表明,相对于BP神经网络,GA-BP神经网络具有更高的辨识精度、更快的收敛速度,在磁流变液压悬置数学模型辨识方面具备更优的性能。