基于两阶段优化算法的神经网络预测模型

采用基于两阶段优化算法(multi-stage optimization approach,MSOA)的GA人工神经网络,将训练集分为两部分,在前一训练集训练后获得的网络基础上使用后一训练集进行进一步的训练获得更为优化的网络结构.针对复杂系统建模输入节点难以确定的问题,提出将其与自组织数据挖掘算法相结合,利用GMDH算法获得神经网络的初始化节点,使用训练好的神经网络模型进行预测.将由此建立的预测模型应用于粮食价格的预测,并进一步探讨了MSOA算法的收敛性问题.结果表明基于GMDH和MSOA的神经网络组合预测模型能较大提高神经网络的全局收敛能力和收敛速度,提高预测精度.     

基于人工神经网络的项目管理成熟度模糊综合评判

对于一个项目导向型企业,是否具备高水平的项目管理能力是评价其竞争力的重要因素。文章首先介绍了项目管理成熟度的概念,并对项目管理成熟度的评价指标进行了研究,建立了适用于项目导向型组织项目管理成熟度评价的指标体系,同时运用人工神经网络确定模糊综合评价中的权重值,克服了现有其他方法主观性判断的不足。提出了项目管理成熟度模糊综合评价模型,最后利用该模型进行案例分析,证明该模型在一定程度上是有效的。     

基于食品安全危机的食品企业破产风险BP网络评级模型

文章通过对食品企业破产风险进行评级,加强破产风险管理,可发挥食品企业的内部自律作用,避免食品安全危机事件的发生.由于BP人工神经网络具有容错、纠错和自适应性能,能对食品企业破产风险的混沌状态进行识别、纠偏,对食品企业破产风险进行精确评估.本文以长沙市20家食品企业为样本,构建了食品企业破产风险的人工神经网络评级模型.     

FEPA-金融时间序列自适应组合预测模型

本文报告一种金融时间序列预测的信号分析、信息融合与智能计算组合模型,简称FEPA,由针对金融时间序列（FTS）信号分析的经验模态分解（EMD）、用于数据降维的主成分分析（PCA）和用于非线性建模的人工神经网络（ANN）三部分组成。该模型首先应用滑动窗口截取原始金融时间序列最近期数据集,应用EMD分解算法把数据集分解成不同尺度的本征模态函数（IMF）,然后通过主成分分析将分解后的数据降维,提取最有信息量的特征;然后将这些特征输入到神经网络进行组合预测。本文提出的组合预测模型FEPA是基于分解-提优-合成的信息融合思想,有效提高了预测可靠性。其创新点在于：1）首次给出了EMD算法的结构化表达,提供了今后融合更多信息的算法接口;2）通过多步长预测输出深入研究EMD分解的有效信息结构;3）通过切换到更细时间框架来处理EMD的端点效应,并探索了两级时间框架下的预测效果;4）给出了金融时间序列组合预测模型的一般性架构,具有可升级性和可扩展性。并且通过滑动窗口EMD使得实证更能切近实际。通过在沪深300股指和澳大利亚股指上的实证,结果表明FEPA预测模型在沪深300股指日线和15分钟线上的预测命中率高达78%和82%,在澳大利亚股指日线上也达到了74%的命中率,经比较,明显高于文献中常见的5种模型。     

改进的人工神经网络方法在农业现代化综合评价中的应用

该文将因子分析的方法引入人工神经网络,运用于农业现代化多指标综合评价,克服了人工神经网络在多指标情况下预测精度降低的不足,为农业现代化综合评价的研究方法提出了新的思路。     

人民币汇率的双成分混合波动率模型

汇率波动性预测在金融和计算领域一直受到广泛关注,然而由于缺乏可以捕捉汇率波动动态变化的预测模型,高频汇率的波动率预测至今没有得到彻底的研究.文章提出了基于神经网络的双成分混合汇率波动率模型,该模型利用低通Hodrick-Prescott滤波器将已实现波动率分解为长期分量和短期分量,使用自回归神经网络模拟长期分量,一阶自回归过程模拟短期分量,通过实证分析确定自回归神经网络参数(10个隐神经元和四阶滞后输入神经元),以6种主要高频率汇率(英镑/人民币,美元/人民币,澳元/人民币,欧元/人民币,日元/人民币,和瑞士法郎/人民币),在5 h(d)、20 h(d)、100 h(d)、200 h(d)、360 h(d)和500 h(d)的预测区间构建1 h和1 d已实现波动率,并与双成分GARCH模型、EGARCH模型、四阶滞后自回归神经网络模型3个基准模型进行对比,分析模型的预测性能,实验评估表明,提出的混合预测模型在所有预测的范围内均显著地优于传统人民币汇率波动模型.     

基于BP神经网络的高校科技成果转化的综合评价

文章通过高校科技成果转化评价指标体系的构建并借助于BP人工神经网络方法实现了对高校科技成果转化的综合评价.BP人工神经网络评价方法通过学习和训练的自组织功能,科学合理确定各指标的权重进而达到评价目的.聚类分析的结果进一步验证了BP人工神经网络评价的合理性;其分析结果为政府或高校改进科技成果转化政策、建立或重构科技成果转化机制提供了理论依据和实践基础.     

高新技术企业知识管理能力的综合评价

文章从高新技术企业知识管理能力内涵的多维度、多层次角度出发,构建了高新技术企业知识管理能力评价指标体系并借助于BP人工神经网络方法实现了对高新技术企业知识管理能力的综合评价,为高新技术企业认识和了解自身知识管理水平,改善知识管理平台,加快知识创新步伐提供了新的思路与途径.     

广西各地级市城市职能分类探讨

城市职能是城市发展的重要标志之一.基于人工神经网络(ANN)中自组织特征映射网络(SOM)的聚类功能,提取广西各地级市城市行业从业人员指标,应用MATLAB6.5软件,对广西各地级市城市职能进行分类;同时对SOM人工神经网络分类方法的优缺点及城市职能的分类结果进行分析.     

模拟电路故障诊断的神经网络方法

提出了一种采用改进的ＢＰ快速算法实现模拟电路软故障诊断的方法。文中对构造神经网络交流故障字典的过程给出了详细说明，特别是隐层节点数确定，测试信号频率的优选及ＭＡＴＬＡＢ神经网络工具箱的使用。实例表明，人工神经网络技术可应用于有容差模拟电路的故障诊断。