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。     

基于BP神经网络模型的偿付能力预警机制研究——以平安人寿为例

一、引言 随着“偿二代”监管体系于2016年正式实施,在新的监管标准下,部分寿险公司偿付能力不足的状况得以改善。然而,在偿付能力预警机制方面,监管者尚存在缺位现象,为此国内外学者在寿险公司偿付能力预警机制和预警模型方面有过诸多研究。     

我国上市公司财务失败划分标准合理性的探讨——以上证、深证20家上市公司为例

证券市场是一个充满信息的市场,上市公司的财务信息对投资者的投资决策起着举足轻重的影响。然而我国金融监管机构划分正常上市公司与ST上市公司方法单一不够合理。本文首先选取了经营较好的10家上市公司做样本,利用综合和评分法确定七大财务指标,再利用主成分分析方法确定3大财务指标,最后利用LVQ神经网络模型对现行的20家上市公司财务失败状况进行验证,并给出相关模型评价及建议。     

我国价格预测方法文献研究

随着人们对价格数据复杂性的认识不断深入,数据处理技术不断发展,价格预测方法也随之得以迅速发展。当前的价格预测方法主要由各种单一方法与组合方法体系构成,各种价格预测方法各显其优缺点,因而决定其相应的适用特点。本文对近年来价格预测方法的发展加以整理,并给予简要述评。