基于改进型BP神经网络模型的机场物流吐量预测研究

对BP神经网络模型进行了改进，并用于机场物流吞吐量的预测，通过运用桂林机场的实际数据进行检验分析，证明改进后的模型在对机场物流吞吐量和旅客吞吐量的预测上均具有较高的准确性和敏捷性。     

基于BP神经网络的商品房销售量预测研究

商品房销售量受多个因素的作用，而且这些作用多是非线性的。商品房销售量预测实质上是实现一个非线性的映射。本文选择了恰当的经济指标作为BP网络的输入输出变量，探讨将神经网络技术应用于商品房销售量的预测领域，并与回归模型、Logistic模型的预测结果进行比较，结果表明人工神经网络方法在商品房销售量预测中的应用是可行的，预测效果更好。     

深度学习神经网络能改进GDP的预测能力吗?

目前国内外复杂的经济形势加大了预测GDP的难度，因此，如何有效地预测GDP是值得研究的重要理论与现实问题。有鉴于此，本文构建了既具有宏观经济理论基础又符合中国宏观经济特征的指标体系，并构造了一个用于GDP预测分析的LSTM模型，将之与BVAR模型进行对比研究，以科学地判断LSTM模型是否能够提升GDP预测的精确度。研究结果表明：第一，本文选择的扩展指标能够提升BVAR模型与LSTM模型的GDP预测能力；第二，相比于BVAR模型，LSTM模型能够更好地挖掘扩展指标对GDP的非线性影响，从而提升短期GDP预测能力。鉴于LSTM模型强大的自我学习能力、良好的泛化能力以及较好的模型可调节性，LSTM模型在GDP预测领域具有广阔前景。     

基于人工神经网络的PPI预测模型

将人工神经网络模型引入到工业品出厂价格指数预测领域,利用我国1990年-2008年的工业品出厂价格指数数据,建立了工业品出厂价格指数预测的人工神经网络模型。实验结果表明:基于BP算法的神经网络模型预测精度高,而且收敛速度快,它为工业品出厂价格指数预测工作提供了一种全新的方法。     

一种改进的过程神经元网络模型方式预测城市用水量

城市用水需求预测的准确性和供水系统的可靠性,是城市供水管网优化设计以及整个给水系统优化调度的前提和基础。针对城市用水量的特点,将过程神经元网络模型应用到城市用水量预测中,建立了过程神经元网络预测模型。最后进行了仿真实验,根据相关历史数据,训练过程神经元网络模型,分析了预测数据值,生成预测数据与实际数据拟合曲线,实验结果表明,过程神经元网络模型在城市用水量预测中有一定的实用价值。     

基于组合预测理论的上市公司财务危机预警研究

针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度，本文采用基于BP神经网络的非线性组合的预测新方法，构建了财务危机预警模型，并进行了实证研究。通过与Fisher判别分析模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明，组合预测方法有效提高了预测精度，具有很好的适用性和优越性。     

老旧小区加装电梯对住宅价值的影响研究

文章以西安市为例，基于住宅价值变动视角，采集该市9个辖区中的238个老旧小区621条34个字段数据信息，经数据预处理，运用BP神经网络模型构建房屋价值预测模型，预测其未加装电梯的价值，将加装电梯住宅的实际值与模型预测值进行比较，厘清加装电梯对各楼层住宅价值带来的变动程度。计算结果表明，加装电梯对高楼层住宅价值有正向影响，对中、低楼层住宅价值有负向影响。     

基于Matlab的神经网络预测模型研究

本文针对物流系统多种因素相关的非线性特点，建立了人工神经网络模型并对物流系统历史数据进行拟合，抽取和逼近负荷曲线进行物流预测。它的优点在于它具有模拟多变量而不需要对输入变量做复杂的相关假定。不要求知道输入输出变量间的函数关系，只需通过对输入输出数据的训练，获得输入输出之间的映射关系，来进行负荷预测。该预测模型在Matlab软件平台上进行了仿真，结果反映了该预测模型的有效性和实用性。     

财务困境预测中BP神经网络模型应用综述

金融危机席卷全球。处于金融市场之中的企业随时面,临着陷入财务困境的可能,财务困境预测模型的建立可以使公司提前预测到困境的发生,从而及早避免投资损失。随着信息技术的发展,人工神经网络预测模型开始兴起,本文重点介绍了BP神经网络模型在财务困境预测中的应用情况,并将BP神经网络模型与传统统计方法进行了比较分析。     

基于遗传算法的BP神经网络在汇率预测中的应用研究

本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷，结合遗传算法，提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上，该模型取得了令人满意的结果。     

ARIMA融合神经网络的人民币汇率预测模型研究

本文在深入分析了单整自回归移动平均(ARIMA)模型与神经网络(NN)模型特点的基础上,建立了ARIMA融合NN的人民币汇率时间序列预测模型。其基本思想是充分发挥两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,即将汇率时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARI-MA模型预测序列的线性主体,然后用NN模型对其非线性残差进行估计,最终合成为整个序列的预测结果。通过对三种人民币汇率序列的仿真实验表明,融合模型的预测准确率显著高于包括随机游走模型在内的单一模型的预测准确率,从而证实了融合模型用于汇率预测的有效性。这一结果也表明,人民币汇率市场并不符合有效市场假设,可以通过模型对汇率未来走势做出较准确预测。     

Excel在运输路线规划实验教学中的应用

文章分析了应用Excel开展运输路线规划实验的意义,并阐述了培养学生利用计算机对实验数据进行计算分析处理的能力,以及应用Excel对具体实例进行节约法的计算和分析,结果不仅实现了教学内容与常用计算机软件应用的有机融合,而且达到了激发学生学习兴趣、增强学生实践能力的效果。     

k‐Nearest neighbors local linear regression for functional and missing data at random

We combine the k‐Nearest Neighbors (kNN) method to the local linear estimation (LLE) approach to construct a new estimator (LLE‐kNN) of the regression operator when the regressor is of functional type and the response variable is a scalar but observed with some missing at random (MAR) observations. The resulting estimator inherits many of the advantages of both approaches (kNN and LLE methods). This is confirmed by the established asymptotic results, in terms of the pointwise and uniform almost complete consistencies, and the precise convergence rates. In addition, a numerical study (i) on simulated data, then (ii) on a real dataset concerning the sugar quality using fluorescence data, were conducted. This practical study clearly shows the feasibility and the superiority of the LLE‐kNN estimator compared to competitive estimators.     

Advances in forecasting with neural networks? Empirical evidence from the NN3 competition on time series prediction

This paper reports the results of the NN3 competition, which is a replication of the M3 competition with an extension of the competition towards neural network (NN) and computational intelligence (CI) methods, in order to assess what progress has been made in the 10 years since the M3 competition. Two masked subsets of the M3 monthly industry data, containing 111 and 11 empirical time series respectively, were chosen, controlling for multiple data conditions of time series length (short/long), data patterns (seasonal/non-seasonal) and forecasting horizons (short/medium/long). The relative forecasting accuracy was assessed using the metrics from the M3, together with later extensions of scaled measures, and non-parametric statistical tests. The NN3 competition attracted 59 submissions from NN, CI and statistics, making it the largest CI competition on time series data. Its main findings include: (a) only one NN outperformed the damped trend using the sMAPE, but more contenders outperformed the AutomatANN of the M3; (b) ensembles of CI approaches performed very well, better than combinations of statistical methods; (c) a novel, complex statistical method outperformed all statistical and CI benchmarks; and (d) for the most difficult subset of short and seasonal series, a methodology employing echo state neural networks outperformed all others. The NN3 results highlight the ability of NN to handle complex data, including short and seasonal time series, beyond prior expectations, and thus identify multiple avenues for future research.     

电子表格在商务办公中的拓展应用研究

Excel电子表格软件是Office软件应用程序之一。它的特点是操作简便,功能强大,并且有极为广泛的应用范围,例如在报表的处中、工程的计算中、统计分析中和财务处理以及对图表的制作方面等都有所应用。所以,应用Excel软件可以实现对会计的数据加以分析利用。本文主要从电子表格在商务办公中的优势和所涉及的范围入手,通过对财务管理中实际案例的分析来阐述电子表格在商务办公中的应用优势。     

浅析Excel VB在附合导线内业计算中的应用

在附合导线内业计算中，经常用Excel计算角度的三角函数值以及坐标增量。Excel具有强大的二次开发功能，可以解决工作中的一些难题。文章根据笔者在测量工作中积累的经验和方法对Excel二次功能进行阐述。     

Predicting criminal recidivism using neural networks

Prediction of criminal recidivism has been extensively studied in criminology with a variety of statistical models. This article proposes the use of neural network (NN) models to address the problem of splitting the population into two groups — non-recidivists and eventual recidivists — based on a set of predictor variables. The results from an empirical study of the classification capabilities of NN on a well-known recidivism data set are presented and discussed in comparison with logistic regression. Analysis indicates that NN models are competitive with, and may offer some advantages over, traditional statistical models in this domain.     

Excel在高职院校会计类专业中的应用价值

在大多数企业尤其是中小企业中,Excel成为最普及也是最廉价的财务工具。本文分析了Excel在高职院校会计类专业中的地位以及学生熟练掌握Excel的必要性,并对高职院校会计类专业如何更好开展Excel课程进行了探讨。     

“检测校准实验室检测报告生成系统”开发研究

利用Excel2007强大的数据计算能力和内置VBA编程代码,可以快速的编写报告生成软件系统,能提高检测校准实验室的科研人员出具报告的效率。本文以液体分离膜检测报告生成系统为例,介绍了如何利用Excel2007结合VBA编写有效的程序。并对该系统联机合作以及工作流等提出了一些初步的探讨。     

利用Excel构建企业价值评估模型初探

Excel是一个功能强大、技术先进、使用方便的表格式数据综合管理与分析软件工具。我们可以在企业价值评估中应用Excel软件建立估价模型,以提高工作质量和工作效率。探讨了Excel在FCFF估价法中的应用,建立了相应的估价模型,并通过案例分析,验证了其在实践应用中的可行性。