人工鱼群算法优化SVR的预测模型

文章针对参数选择关系着支持向量回归机的性能进而影响GDP预测效果这一问题,引入人工鱼群算法将支持向量回归机的参数选择转化为组合优化问题,得到应用人工鱼群算法优化支持向量回归机的短期GDP预测模型。以辽宁省的GDP数据为例,将该模型的预测结果与同为智能算法的BP神经网路和单纯的支持向量机进行对比,结果表明该模型的预测效果优于其余两个,具有更好的学习能力和推广能力。     

基于BP神经网络的供应商质量评价算法

文章参考相关研究成果,构建了SCM环境下供应商质量评价指标体系,在此基础上,利用BP神经网络对供应商质量空间进行实证研究,评价结果跟实际结论完全相符。     

我国上市公司经营失败风险的判定分析--BP神经网络模型和Fisher多类线性判定模型

为了构建上市公司经营失败风险的判定和预测模型,本文将1998一1999年我国上市公司分为三类:一是连续2年净资产收益率高于同期银行存款利率;二是连续2年净资产收益率大于零但低于同期银行存敖利率;三是连续2年净资产收益率小于零,同时收集了三类各50家,共计150家上市公司为建模样本,根据其有关财务指标数据,应用BP神经网络分析方法和Fisher线性判定分析方法分别建立我国上市公司经营失败风险的判定和预测模型,并且使用同期上述三大类290家公司的有关财务数据为检验样本对模型进行验证.研究结果表明:对于第一、三类上市公司,神经网络模型和Fisher线性判定模型均具有较高的判定准确性.但相比之下,由于BP神经网络模型是一种非线性判定模型,且在某些样本指标数据缺漏不全的情况下仍可得到满意的结果,因此具有较高预测准确性和更广泛的应用价值.     

财务危机预警模型研究方法的比较分析

资本市场的发展,使得对财务危机预警研究的需求日益迫切,亟须选用适当的方法,建立有效的预警模型。本文分析了定性与定量研究方法的优缺后,认为应将这两种方法结合使用。     

购买力平价理论在人民币汇率预测中的应用

购买力平价理论是汇率预测的重要方法。应用协整理论对人民币/美元汇率的购买力平价形式进行检验可以发现,购买力平价理论一定时期内在人民币汇率上不成立。应用神经网络技术构造的非线性协整检验,结果显示其预测的效果要明显优于随机游动模型。因此可以认为在引入了非线性的机制后,基于汇率理论的结构式模型在预测汇率变化的能力上有所提高。     

改进的RBF神经网络模式分类方法理论研究

研究了前向两层径基函数 ( RBF)网络和前向两层线性基本函数 ( LBF)网络的分类机理及其结构与初始参数优化确定方法 ,提出了 Guassian核函数的中心和宽度应通过学习自动确定 ,在学习过程中根据错分样本自身的类别和被错分入的类别自动生成新的核函数 ,并根据新增核函数对测试集的作用自动删除多余核函数的观点 ,从理论上阐明了采用 Sigmoid活化函数的两层LBF网络的分类阈值为 0 .5 ,进而提出了由两层 RBF网络和两层 LBF网络组成的前向 RBF神经网络—— IRBF神经网络     

基于小波神经网络的油泵故障诊断

依据小波神经网络技术的各种优点，提出采用三层BP小波神经网络构造故障诊断模型，对油泵进行故障监测和诊断。该故障诊断方法对神经网络训练、故障特征参数提取和对应神经网络状态输出等均实现了数据库管理，对油泵多种常见故障取得了满意的诊断效果，不仅具有特征自动提取以及较强的自学习和自适应功能，而且操作维护简便。研究结果表明：信号的小波分析和神经网络识别的融合将为油泵状态监测与故障诊断系统的建立提供新的方法和更简便的途径；对油库安全维护与故障诊断具有重要意义。     

神经网络的滚动轴承故障诊断

文章通过旋转机械故障实验平台,采集旋转机械故障实验台轴承的3种工作状态分别是轴承正常、轴承内圈裂缝、轴承外圈裂缝的振动加速度信号.对信号进行零均值化处理后,选择频率成分幅值较大的频率进行信号重组,提取其时域量纲特征值,利用神经网络进行故障类型的识别；通过实验,取得了很好的诊断结果.     

人脑信息加工神经网络化体系初探

本文对心理词汇、外语心理词汇、二语心理词汇、双语心理词汇所涉及到的语言与思维关系问题进行了较为深入的分析、阐释和讨论,明确指出:1)在语言习得和外语学习过程中,逻辑思维和形象思维两套系统会因信息输入途径的不同而各自、相继或同时参与着信息加工;2)两种思维系统所参与的信息加工,会以"词条或概念群组"的形式加以储存;3)提出了外语学习信息加工心理词库的假说;4)并对定位论和总体论以及各种类型心理词汇的分类、概念及其信息输入、储存、激活等问题分别进行了简明扼要地阐述、分析和讨论;在此基础上,提出了"人脑信息加工神经网络化体系论"假说。     

基于BP神经网络的高速公路工程造价估算模型研究

工程项目前期造价的确定直接关系到整个项目的总体运作情况，因此准确的确定前期造价是非常重要的。目前工程中应用的投资估算编制方法不是很科学，采用BP神经网络方法改进投资估算的确定方法。结果表明，该方法可以有效的提高其编制精度，为科学的确定和有效的控制工程造价中全过程造价奠定了良好的工作基础。