工程项目风险预测模型

影响施工项目的各种不确定因素错综复杂,为了在工程项目实施前确定工程的最终工期和最终价格,提出DE-ANN预测模型,从而预测出工程的最终工期和最终价格.最后的实证研究表明了该预测体系的可靠性及有效性.     

食品机械故障的神经网络分析

提出了食品机械运行、故障、修理及经济性的神经网络分析,为食品机械运行技术管理、实时监控提供了智能化的科学手段。     

基于人工神经网络的国家新建粮库运营绩效评价方法研究

国家新建粮食储备库运营绩效的评价应从这一概念的内涵出发,建立运营绩效评价的多层次指标体系,把人工神经网络作为评价理论依据.提出了评价的基本思路,构建了评价的反向误差传播(BP)模型.     

人工神经网络在阜新工业经济预测中的应用

针对宏观经济预测的问题,由于实际情况错综复杂,各种预测模型的精确度都比较差,难以在实际中应用。为了解决这一问题,以阜新1985-2001年时间段的工业总产值为样本,分析了几种影响因素,依据BP神经网络模型的理论和方法,详细介绍了建模的过程,从而建立工业经济预测的模型,利用该模型对工业总产值进行了预测。     

基于BP神经网络的供应商评价选择问题的研究

随着经济全球化,市场上的供应链已经形成,供应链环境趋于完善.越来越多的企业开始重视供应商,考虑构建一个供应商评价系统来实现供应商的选择并加强与供应商的交流合作.但是目前缺乏有效的能够应用于开发系统的供应商评价方案,难以满足实际的需求.供应商评价模型设计是开发供应商评价系统的基础.通过对供应链环境下的供应商评价和BP神经网络的研究,以汽车制造行业为例构建了供应商评价模型以方便供应商评价系统的实现.     

基于ANN的时序预测模型及其在统计中的应用

建立时序预测模型是数据挖掘的任务之一,而统计分析也是数据挖掘的内容之一.本文作者利用ANN可逼近任意非线性映射关系的特点,提出了基于ANN的时序预测模型.以南宁市人口自然增长率时序数据为例构建了预测模型,并对模型进行了测试和检验.测试结果表明基于ANN的时序预测模型对时间序列具有较好的预测性能,在统计预测方面有着广泛的应用前景.     

我国中小企业财务危机预警的新视角

"ST"表征企业的盈利能力,财务危机强调企业的资信状况。基于财务危机本质特征,首次提出以财务资信评级界定危机企业。依据混沌理论分析中小企业财务危机系统的非线性开放特征,在内部因素等财务指标基础上,增加外部风险指标与表外信息指标、非财务指标,通过显著性分析与因子分析筛选初始指标,构建适用于中小企业的财务危机预警体系;基于线性与非线性预警模型的比较,对样本企业进行预测。研究表明,BP神经网络模型预测的综合准确率明显高于其他两个模型,其非线性的预测方法更适用于复杂的中小企业财务危机预警系统。     

福建省农村商业银行风险评估体系研究

在国内外大量前人研究基础上,将农村商业银行风险主要分为信用风险、流动性风险、市场风险、操作风险和政策风险。应用专家评分法筛选各风险的关键影响因素后,共采用17个影响因素构建风险指标体系。以向福建省农村各地区,包括镇、乡和村的各商业银行农村分支行分散投放后回收的有效调查数据为依据,应用包含17个输入节点、30个隐藏节点和一个输出节点的五层BP神经网络构建评估模型,并进行样本训练和验证,通过对实际输出和标准输出的一致性对比得出结果并表明,农村商业银行风险评价指标体系和模型较为理想,有较好的有效性和可行性,可为农村金融机构准确评估风险提供理论依据。     

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.     

基于人工神经网络的在线设备状态监测系统的研究(英文)

研究了基于人工神经网络在线设备状态监测系统,简要介绍了人工神经网络的基础理论,描述了基于人工神经网络在线设备状态监测系的结构和工作过程,给出该系统对卷烟机MK9-5的状态监测和故障诊断的结果。实验结果表明,将多层前馈人工种经网络用于设备在线状态监测具有较好的效果,并可对设备故障进行可靠诊断。