企业内部控制信息披露质量评价模型的构建

文章运用主成分分析和BP神经网络方法,提出了用于衡量企业内部控制信息披露质量的主成分神经网络评价模型.运用主成分分析法对内部控制信息披露质量的系列指标进行降维,选出衡量内控信息披露质量的关键输入指标,并在此基础上运用BP神经网络算法,构建内部控制信息披露质量的主成分神经网络评价模型.     

基于BP算法的人口平均寿命预测

本文阐述了神经网络及其BP算法的工作原理,对BP算法中的S函数和规范化方法进行了改造,同时将人工神经网络的BP算法引入人口平均寿命研究领域,并应用Matlab神经网络工具箱,对江苏省各年龄组人口平均寿命进行了预测研究。预测模型在预测精度和算法的收敛速度方面都达到了较好的效果,对未来人口平均寿命的研究具有重要的意义。     

基于混沌PSO优化BP神经网络的碳价预测

随着全国碳排放权交易市场的启动,碳价的预测对碳市场参与者的风险管理具有重要意义。针对BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的弊端,结合混沌的遍历性,构建基于混沌粒子群(CPSO)算法优化BP神经网络的碳价预测模型:利用Elastic Net方法降维,筛选出碳价的主要影响因素;再用CPSO优化BP神经网络的初始权值和阈值训练模型并预测碳价,结果表明:CPSO-BP碳价预测模型的精度和稳定性明显优于传统BP神经网络、粒子群优化的BP神经网络以及果蝇算法优化的BP神经网络。     

基于首末位质量因子的BP神经网络财务风险预警模型

上市公司往往存在粉饰财务数据来美化企业经营状况的动机,这会降低财务风险预警模型预测的准确性。文章利用Benford律和Myer指数两种数据质量评估方法,构建Benford和Myer质量因子,引入BP神经网络模型,构造BM-BP神经网络财务风险预警模型;并进一步利用2000—2019年中国A股上市公司数据,评价数据质量因子对财务风险预警模型预测准确性的影响,分析新模型预测准确性的稳定性。实证分析结果显示:Benford和Myer质量因子提高了BP神经网络财务风险预警模型预测的准确性;在不同质量因子的比较结果中,包含评选指标Benford和Myer质量因子的BP神经网络财务风险预警模型具有较高的预测准确率和较低的二类误判率,稳定性良好;利用决策树算法筛选指标有效提高了新模型的预测准确性。     

综合模糊认知图与BP神经网络的建模方法新探

文章介绍了模糊认知图的基本原理、推理机制及非线性赫布学习算法,然后综合考虑BP神经网络与基于非线性赫布学习算法的模糊认知图,提出了一个新的建模方案,并以股市股价预测问题为例对其进行了检验。研究结果表明:模糊认知图与BP神经网络方法的结合,不仅弥补了传统神经网络模型不具有解释性的缺陷,而且提高了模型的学习效率。     

基于PSO-SVR的粮食产量预测模型

在粮食产量预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低.文章将支持向量机回归(SVR)与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出了适用于小样本量学习的PSO-SVR粮食产量预测模型.实例结果表明,PSO-SVR模型预测误差率优于BP神经网络模型.     

电信企业客户流失预测模型

本文将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)应用于客户流失预测研究中,通过实证研究,证实了该方法用于电信企业客户流失预测比BP神经网络更具有效性和优越性.     

基于粒子群训练的神经网络股票预测模型

文章将粒子群优化算法用于神经网络预测模型的学习训练,并且将这种方法用于股票预测中.实验结果表明,基于粒子群训练的神经网络学习算法更易于实现,且准确率较高.     

基于BP神经网络的银行信贷风险评价

信贷风险评价是商业银行风险管理的重要环节,文章利用BP神经网络的自学习能力、自适应能力和容错能力,建立了基于BP神经网络的信贷风险评价模型,以有效降低人为因素对商业银行信贷风险评价的影响.以江苏省常州市商业银行为例,文章对常州市20家地板企业进行信贷风险评价.结果表明,基于BP神经网络的商业银行信贷风险评价与专家评价结果具有很好的一致性.     

基于神经网络灰色Verhulst算法的CPI预测模型

为了提高居民消费价格指数的预测精度,对于呈近似S形的CPI时间序列,利用灰色Verhulst模型对其预测.构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式,利用BP神经网络对原始数据与灰色verhulst预测值的残差进行训练.仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文献[1]的总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhudst模型中能较好地提高预测精度.     

基于时间序列ARIMA与BP神经网络的组合预测模型

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.     

湖北省城镇居民住房需求预测模型与实证

文章使用1995～2010年的湖北省宏观经济指标数据作为住房需求影响因素,分别应用BP神经网络和基于主成分分析的BP神经网络对湖北省城镇居民住房需求进行了预测和对比.研究表明基于主成分分析的BP神经网络可作为预测城镇居民住房需求的一种行之有效的方法.最后,提出了进一步研究的展望和建议.     

基于神经网络算法的公共建筑设计方案评价模型

文章针对评价模型的容错、自组织、自适应能力有待加强等现状,设计了基于近代最优化算法的多属性方案综合评价模型;设计了通用方式的公共建筑设计方案评价指标体系结构表、方案评价表、方案评价值的标准化计算模型;设计了"有导师"型数据输入的基于改进的BP神经网络,以及"无导师"型教据输入的自组织竞争神经网络评价模型及算法.     

基于BP神经网络的人力资源估价研究

根据专家打分结论,结合灰色系统评价方法得出的结果,作为BP神经网络输入样本的目标值,进行网络的训练和检验.将得到的性能良好的网络模型,进行人力资源价值评价预测仿真,取得了良好的效果.     

基于BP神经网络的信息商品价格预测模型

从信息商品价格的特点和BP神经网络的功能出发,借助样本训练集和改进的BP算法提出了基于BP神经网络的信息商品价格预测模型,并对模型的泛化精度进行了讨论,最后进行了仿真实验.     

基于主成分BP神经网络的油田产量预测研究

文章提出采用基于主成分的BP神经网络来对油田产量进行预测。主成分分析法用于将输入变量维度降低且互不相关;BP神经网络因其自组织、自学习的动力机制实现输入输出空间的非线性映射。以江汉油区为例的研究表明,该方法具备较高的预测精度,在复杂经济时间序列的预测中有一定的应用前景。     

基于BP神经网络的江苏用电量预测模型研究

本文应用贝叶斯正则化算法优化BP神经网络,通过多维经济数据(国内生产总值、固定资产投资总额、人均收入)与用电量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立用电量的人工神经网络模型.用从江苏统计年鉴和江苏省电力局取得的17年数据为输入、用电量为输出来训练建立好的BP神经网络,经仿真表明该神经网络能很好地解决用电量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,对合理的制定用电计划不仅有一定的理论意义,更具有巨大的实用价值.     

财务危机预警模型及其实证研究

财务危机的预测一直是各方关注的焦点。本文合理地选择指标,建立了基于径向基概率神经网络的上市公司财务危机预测模型。实证研究表明:基于RBF的概率神经网络与BP神经网络的预测精度接近,但是其训练速度大大提高,同时减小了BP陷入局部极小的问题。     

BP神经网络模型对公司价值评估中自由现金流量的时序预测

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.     

基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较

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.