一种基于ANN的市场营销组合策略模型

应用人工神经网络,充分考虑影响产品市场占有率的各种因素,建立相应的神经网络模型。借此对市场营销组合策略进行前瞻性分析,有助于企业根据市场特点,有针对性的选择市场营销组合策略,从而提高企业产品的市场占有率。     

金融衍生品风险评价方法研究

金融衍生品是复杂的金融工具,它面临着各种不同的风险。本文针对金融衍生品风险评价方法比较欠缺这一现状,应用神经网络系统评价模型,提出了金融衍生品风险的评价体系,并进行了实证分析,为从事金融衍生品交易的相关机构评价金融衍生品的风险度提供了一些依据。     

基于BP神经网络的公路工程投资估算模型

通过对现有的公路工程投资预测模型加以比较和分析,得出有必要利用人工神经网络理论建立新的预测模型。基于实际工程数据,利用Matlab人工神经网络建立了路基工程投资估算的神经网络关系模型,并利用实际数据进行验证,证明了这一新的模型优于现有模型,从而为公路工程造价提供了一个新的有效的方法。     

人工神经网络在深层搅拌桩承载力计算中的应用

本对现行的深层搅拌桩设计方法存在的问题进行探讨，提出了用人工神经网络模型对复合地基承载力进行计算的新思路。实例研究表明，人 工神经网络方法对深层搅拌桩承载力计算行之有效。     

基于人工神经网络的城市燃气日用气量预测模型

基于人工神经网络的城市燃气日用气量预测模型,在传统的预测理论和方法之外找到了一个新的途径,摆脱了对个人经验的依赖,建立了一种有效的工作方式。     

人工神经网络销售量预测法在SAP BPS系统中的研究与实现

研究了A公司SAP系统中基于业务信息仓库（BW）的全面预算管理（BPS）系统，并具体分析了A公司“以销定产”产品的镑售量预测方法，运用人工神经网络预测法进行建模和设计分析。     

人工神经网络技术在物流需求量预测中的应用

运用人工神经网络模拟人脑的思维过程,建立了多个变量之间的非线性模型,从而为准确预测物流需求量提供了科学的依据。     

人工神经网络在住房销售率预测中的应用

住房销售率是开发商最为关心的问题之一。多种不确定因素的影响为准确的预测销售率带来困难。人工神经网络能够模拟人脑的思维过程,建立多个变量的非线性模型,从而为准确预测住房销售率提供了一种新思路。     

非线性动态系统的递归神经网络预测研究--对我国钢铁产量的预测分析

钢铁行业是我国国民经济的支柱产业之一,为国民经济的持续发展作出了积极的贡献.因此,对钢铁产量的预测研究已经成为一项非常重要的课题.文章使用基于数据挖掘和知识发现的人工神经网络法、时间序列分析法、递归神经网络技术来预测钢铁产量的方法,并将递归神经网络方法预测的结果与前面的两种方法的预测结果进行比较,比较的结果说明该方法是可行的.