基于BP网络的客户价值分析

客户是企业最重要的资源之一,是市场竞争的焦点.现代企业之间的竞争主要表现为对客户的全面争夺,因此就必须进行客户关系管理.客户价值分析是客户关系管理的基础,而客户价值分析的一项重要内容是客户分类.文章针对移动通信业的经营实际,首先构建了移动通信业客户价值评价体系,在此基础上设计BP神经网络模型,进而利用MATLAB神经网络工具箱来进行客户价值计算.通过这种方式可以客观、公正地计算出移动通信业各公司客户的价值大小,移动通信公司可以根据各客户的综合评分值,制定有针对性的客户价值提升策略和客户维系策略.     

电信企业客户价值评价及营销策略

本文对电信企业目标客户价值评价体系构建进行了探讨,对指标体系的结构和具体指标的选取进行了分析,建立了基于BP神经网络方法的目标客户价值评价模型,并根据模型对目标客户进行了分类,确定了不同客户群的营销方法.     

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BP神经网络的旅游服务诚信的评价模型

文章在旅游服务的诚信评价中引入BP神经网络模型进行量化评价研究.通过建立评价指标体系、对应数据的学习训练,调整模型结构,建立了基于BP神经网络的旅游服务诚信评价动态模型,并进行了实例分析.结果表明:该模型解决了传统评价中权重确定不客观、定量分析不足、评价效率低下等缺陷,具有较好的实际应用效果.     

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.     

教学质量评价与预测的人工神经网络方法

BP算法是一个用于预测与评价的很有效的算法.文章综合考虑了影响教学质量的各方面的复杂因素,采用改进的BP神经网络算法用于教学质量评价与预测,给出了神经网络的教学质量评价与预测的模型结构,并在MATLAB中仿真实现.结果表明,该评价与预测方法克服了专家评价的主观因素,得到了合理的结果,具有很好的适用性.     

基子BP神经网络的市场效率综合评价

为提高对市场效率评价的准确性,本文从市场失灵的影响因素出发,建立评价指标体系,对组合权重加以改进,应用于TOPSIS评价方法中.针对评价样本和结果,建立BP神经网络模型,通过训练和仿真,得到满意的结果,进一步保证了评价的准确性.     

基于BP神经网络的个体定税预测模型

本文研究了个体定税预测模型问题。简要介绍了BP神经网络的结构,通过分析影响个体定额定税的主要因素,提出了基于BP神经网络的个体定税预测模型。运用MATLAB7.0对样本数据进行了仿真,结果证明了模型的正确性与适用性,并对该模型进行了分析评价。     

高新技术项目投资风险的评价模型

粗糙集具有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确地逼近收敛能力,所以将粗糙集和BP神经网络串行结合,建立一种基于粗糙集-BP神经网络的高新技术项目投资风险评价模型。把粗糙集作为模型的前置系统进行属性约简,消除样本冗余,减少BP神经网络输入维数和隐含层神经元权值连接的个数,从而达到提高BP神经网络训练速度、运行速度和评价精度的目的。最后,仿真研究表明运用该混合模型能取得较满意的结果。     

浙江省城市科技竞争力研究——基于神经网络和决策树的对比分析

目前对城市科技竞争力的研究还大多采用加权综合、因子分析、主成份分析、线性回归等方法,上述研究模型缺乏客观性且在处理海量数据时,表现出极大的局限性.本文以2009年、2010年浙江省11个地级市为研究对象,运用BP神经网络模型和CHAID决策树模型分别构建城市科技竞争力预测模型进行研究探索.研究结果表明,两模型对城市科技竞争力的预测评价研究非常有效,但在预测精度上,BP神经网络模型要优于CHAID决策树模型,在此基础上给出了指标变量对城市科技竞争力的重要性程度.     

基于BP神经网络的第三方物流资源整合风险预警模型

文章针对当前第三方物流企业资源整合风险预警定量方法的匮乏,将运输、仓储、信息化、人力资源、营销及财务指标等相结合,通过问卷调查、专家访谈、企业走访、数量模型等方法,遵循定性与定量相结合的原则,以3PL资源整合管理过程中的各种可能风险为研究对象,探讨了一种基于BP神经网络的评价模型;通过对样本的训练和验证,表明所建立的BP神经网络模型真实、可靠,在物流资源整合风险预警中具有较高的实用价值.     

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.     

中国联通移动业务客户序位评价研究

准确的客户序位能够使移动业务针对特定用户需求和消费水平进行差异化服务.文章构建了基于客户生命周期价值和客户发展潜力的移动业务客户序位评价指标体系,利用K-Means快速聚类算法构建了客户序位评价模型;针对客户序位结果给出了详细的分析和客户维系建议.     

企业营销供应能力的动态分配模型

本文基于企业和客户交互视角,从客户当前价值和客户增值潜力两个方面设计了客户价值评估层次模型,运用BP神经网络确定客户权重。基于此,构建了顺序配置模型和最小方差分配模型两种决策模型,以有效配置企业的营销供应能力。     

基于DEA和BP神经网络的三阶段物流联盟伙伴选择

文章在DEA分析和BP神经网络的基础上提出了物流联盟构建的伙伴选择流程,通过三阶段选择确定物流联盟构建所需的最佳伙伴.首先依据候选伙伴的核心能力进行第一阶段分类.第二阶段在分类的基础上从效率入手,结合DEA模型对候选企业进行初选.第三阶段通过BP神经网络模型时候选企业进行综合评价,选出所需的伙伴企业,构建物流联盟.最后,结合算例,对候选伙伴做出了较为客观地评价,验证了方法的可行性.     

权证定价中的神经网络方法

传统的参数模型定价方法,常常存在假设条件与现实不符的问题.神经网络方法针对该问题提供了一种全新的思路.文章利用径向基神经网络和BP神经网络对权证进行定价模拟,并用定量的指标衡量模型的优劣,研究发现神经网络方法优于传统方法,并且RBF模型优于BP模型.     

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.     

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。     

基于BP神经网络的员工素质评价模型

文章首先阐述了员工素质评价的必要性,之后详细的介绍了基于BP神经网络的员工素质评价模型,包括算法、指标、模型的结构和评价过程,最后通过评价实例来对如何使用模型作了具体的说明,并验证了该模型评价结果的准确性。     

基于BP神经网络和控制图的工业经济预警研究

文章基于BP神经网络和控制图,建立了工业经济预警模型.根据BP神经网络对工业生产总值增长率的预测值,可以利用控制图中的控制上下限对工业经济的运行状况进行预警分析.实证结果表明,该模型具有较好的预警效果.