基于RBF神经网络与德尔菲法的小微企业估值方法研究

近年来,在大众创业的热潮下,一大批初创企业纷纷成立起来,其中大部分都是创新型小微企业。在这些创新型小微企业的运营过程中,企业的管理、融资以及并购事项都与企业的估值密切相关。但遗憾的是,目前创新型小微企业的估值在实务中仍然缺乏准确性与客观性,有许多亟待提升与改进的地方。本文在结合经典文献与实务调查的基础上,选取了12个指标作为小微企业估值的影响因素,并提出了以德尔菲法和RBF神经网络相结合的小微企业估值方法,结合新三板数据进行实证分析,验证了模型的有效性与可行性,为小微企业估值提供了一种新思路。     

基于 BP 神经网络的结构损伤识别研究

针对结构的损伤识别进行了研究，选取结构固有频率平方变化比作为特征参数，建立12×25×1 BP网络结构，采用均方误差函数目标误差函数，学习函数选取梯度下降动量学习函数和L-M优化算法，对四层钢框架结构的损伤进行了检测。     

基于神经网络的企业信息能力模糊评价研究--以安徽省制造型企业为例

文章构建了企业信息能力评价指标体系，确定了由初始级、系统级、优化级、战略级和持续改善级构成的企业信息能力评语等级论域。运用神经网络确定模糊综合评价中的权重值，克服了现有其它方法主观性判断的不足。提出了信息能力模糊综合评价模型。利用该模型对安徽省制造型企业进行了实际应用分析。最后，对评价结果进行了分析并给出了政策建议。     

基于深度信念网的公共自行车租赁单站点调度需求量研究

目前公共自行车租赁的合理调度对提高公共自行车的使用效率至关重要,其关键在于对未来公共自行车的需求量进行精准的预测.通过多层受限玻尔兹曼机来实现自主学习特征;然后再用学习好的特征来实现BP神经网络对单站点借车频次随时间分布的规律进行预测.实际需求曲线与预测曲线拟合良好,证明了本文提出的预测的方法有效可行.     

模糊层次分析法优化BP神经网络的交通冲突预测模型

本文通过全面剖析影响交通冲突的原因,以交通流量、道路几何设计和道路环境三方面的因素建立指标层次结构体系。提出基于模糊层次分析(FAHP)法优化BP神经网络(BPNN)的预测模型,应用于交通冲突预测。     

企业内部控制缺陷识别与诊断研究——基于神经网络的模型构建

内部控制缺陷认定是判断企业内部控制是否有效的重要依据,是内部控制评价的重要部分。本研究将BP神经网络技术运用于内部控制缺陷认定,探讨通过建立BP内控缺陷识别模型实现对企业内部控制缺陷的识别诊断,解决目前缺陷认定过度依赖评价人员职业素养且主要集中在事后判断,缺少事中识别和预警的问题。研究构建了BP缺陷识别模型,分析了利用模型识别缺陷程度的基本原理,并对模型的应用效果进行了识别检验。本文为研究和开展企业内部控制缺陷自动化识别跟踪提供了一种可行路径,也为人工智能与内部控制结合探讨提供了一种思路和范例。     

基于SOM神经网络的江苏常铝经营风险评价研究

近几年,市场竞争日益激烈,上市公司陷入经营危机甚至破产时有发生,造成投资人和债权人的损失。对常铝公司经营过程进行监控和评价,尽早发现风险信号,可以及时采取防范和控制措施,有利于企业持续健康的发展,增强企业实力。文章运用SOM神经网络评价常铝目前的风险等级,得出常铝经营风险等级略高的结论,针对存在的风险,提出确定合理负债和存货,降低成本费用,加强技术力量等建议来降低经营风险。     

人工智能突破口

正过去十几年,谷歌收购了14家人工智能和机器人公司,与其说谷歌在用人工智能使搜索功能更强大,不如说是用搜索功能使人工智能变得更好。三个突破将使被冰封已久的人工智能起死回生。第一个是廉价的并行计算。直到最近几十年,计算机处理器一次只能处     

建筑工程实际造价的动态预测

自改革开放以来,我国建筑事业的发展速度明显加快,建筑工程的数量、规模都在不断地增加。在建筑工程施工建设的全过程中,需要控制的内容很多,工程造价就是其中最为主要的一个方面。造价预测是造价控制的主要内容之一,可分为静态预测与动态预测。动态预测是在静态预测的基     

基于PCA-BP-GA的BOT项目风险预测研究

由于BOT项目本身的长期性和复杂性,所以在BOT项目实施前需要准确科学的预测出所面临的风险大小。针对BOT项目风险影响因素众多的问题,先利用主成分分析法进行降维,然后利用遗传算法找出BP神经网络的最优全值阈值,建立了PCAGA-BP BOT项目风险预测模型。同时将以往的BOT项目数据作为学习样本,对BOT项目风险进行预测,并利用某地污水厂的例子进行验证,说明此模型对实际工程的科学指导性。