基于灰色神经网络模型的建筑物变形预测方法研究

将灰色理论与BP神经网络有机地结合，建立灰色神经网络模型用于建筑物变形预测，通过建筑物变形的实测时间序列资料，分析模型的预测精度，与通常采用的人工神经网络和灰色系统模型等预测方法进行比较，反映该模型能取长补短，并具有所需信息量少与精度高等优点。     

基于ARIMA-BP神经网络模型的桥梁SHM应变预测分析

桥梁结构健康监测的应变监测数据具有较强的趋势性与随机性,为提升数据的预测精度,提出将传统单一的自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和BP神经网络预测模型进行加权与组合,并将这两种方法分别运用于江西省某跨江大桥桥梁结构健康监测系统记录的应变监测数据的预测进行验证。结果表明：仅运用单一模型预测时,BP神经网络的预测效果要优于ARIMA模型;加权与组合模型的预测精度均优于单一模型,其中加权模型及组合模型的残差平方和（SSE）与BP神经网络模型相差最大,分别高达50.23%与49.87%;对比加权模型与组合模型的各项误差指标,发现二者预测模型的预测精度极为接近;单一预测模型的误差包络范围大于其他两类模型,其中ARIMA模型的误差总和约为50 με,BP神经网络模型的误差总和约为30με,加权模型的误差总和约为21.09 με,组合模型的误差总和约为20.97 με。经分析,加权预测模型与组合预测模型均能实现对桥梁SHM应变预测。     

基于神经网络的订单预测研究

快速变化的市场对企业的生存和发展提出了更高的要求,而按照代表顾客需求的订单进行生产则是企业提高柔性和竞争力的关键.正因为如此,准确地预测订单就显得异常重要.文章利用BP神经网络和径向基神经网络建立了新的订单预测模型,并通过解决一个实际问题对其仿真结果进行了比较.     

基于广义回归神经网络的黄金价格预测研究

文章选取纽约商品交易所共计205天的黄金期货价格数据和相应的影响因素指标数据,结合欧氏距离将样本数据合理分组为训练样本、检验样本和测试样本三类,建立广义回归神经网络(GRNN)模型用于预测黄金价格。建模结果表明:建立的黄金价格模型预测精度高,对未来5天黄金价格的预测相对误差绝对值都在1%以内,模型的泛化能力、可靠性和鲁棒性均较强,具有实用价值。     

基于IOWGA的汇价预测风险程度的组合预测

通过定义汇价预测风险程度,分析其成分数据性质,运用IOWGA算子对多元线性回归的预测风险程度建立组合预测模型。结果表明:基于IOWGA算子的组合预测具有优越性,对汇价预测风险程度准确预测,为汇率投资者的风险预防与控制提供参考。     

基于实例的水资源预测方法概述

基于合肥市近几年的城市生活用水量数据为例,对一些水资源预测方法进行讨论和比较。对合肥市城市生活用水量的现状进行简要的概述;介绍三种水资源预测方法即指数平滑法、灰色模型预测法和BP神经网络预测法的理论方法及模型;利用给定的资料数据,运用三种预测方法进行分析,通过拟和模型误差对比,判定最佳的预测方法。     

专家预测房市之怪现象

如同预测股市一样，如果想获得更多的关注，预测房价走势应该是最直接的途径了。去年，牛刀与北大教授徐滇庆的房价赌局弥散未久，今朝社科院内部又后院起火。     

基于改进GM(1,1)模型的居民消费价格指数的预测

由于居民消费价格指数受多方面因素的影响,单纯地采用GM(1,1)模型无法准确地进行预测,因此,文章提出改进GM(1,1)模型。首先,以2009~2013年居民消费价格指数为基础,通过建立普通GM(1,1)模型对2009~2013年居民消费价格指数进行模拟,发现模拟值与真实值之间存在差异较大;其次,基于普通GM(1,1)模型对残差进行修正,求解得到改进后的GM(1,1)模型,并对改进后模型进行可行性验证;最后,根据求解得出的改进GM(1,1)模型,对未来几年居民消费价格指数进行预测。结果表明,该预测方法是可行的,为其他相关预测提供了一种理论依据。     

基于组合预测方法的需水量预测

本文在概述组合预测法的基础上,探讨了需水量的预测方法.尤其是建立了基于回归分析和灰色预测的需水量组合预测模型.通过实例对组合预测的结果与线性回归、灰色预测的结果进行了比较,结果表明组合预测模型的精度比单一模型的预测精度明显提高.     

基于灰色神经网络的短期电力负荷预测分析

电力负荷预测是电力系统一项重要的工作。本文应用了灰色预测和人工神经网络相结合的方法进行短期电力负荷预测。首先介绍了灰色预测和神经网络的基础理论,其次利用一个仿真算例来验证灰色神经网络算法的可靠性。     

基于有动量和自适应lr梯度下降法BP神经网络的城市用电量预测技术

文章在标准BP(Back Propagation)神经网络算法的基础上,增加了动量和自适应来进行改进,给出了改进的公式和算法,并应用于城市用电量的预测工作。通过Matlab仿真可知训练效果良好,仿真的数据预测结果具有一定的实用参考价值。     

中国能源强度的空间异质性及其影响因素研究

伴随着我国经济增长以及产业结构升级,能源强度及其影响因素在空间分布上呈现的特性具有新的变化。选取2015年中国30个省(区、市)的相关数据建立地理加权回归模型,实证研究了能源强度的空间异质性及其影响因素。结果表明:中国省域能源强度存在明显正的空间自相关性,并且在空间上存在明显的集聚特征,西北地区能源强度较高,东南地区能源强度较低;技术进步、经济发展水平、外开放程度与能源强度成负相关关系,对能源强度的降低有促进作用;第二产业比重、第三产业比重、能源价格与能源强度成正相关关系。     

我国股指期货合约标的物指数的编制研究

股指期货交易是证券市场的一个重要工具,我国目前的实际情况要求尽快推出这项交易。本文主要针对合约标的物指数如何进行编制展开详细讨论,并指出可以借助最小方差模型和CAPM模型对不同的股价指数进行评价和优选。     

济南市人口城市化趋势分析与研究

人口城市化趋势的预测,对于一个地区的发展具有十分重要的指导意义,而Logistic模型也是在人口城市化水平预测中最常用的模型。本文将Logistic模型进行修正并用以预测了济南市人口城市化水平的趋势,并根据预测结果对济南市人口城市化水平进行阶段性分析和影响因素分析。分析结果表明,济南市人口城市化发展速度较高,主要与农村劳动力的流动、农业生产率的提高、经济因素等有关。     

A Classification of Dutch Manufacturing based on a Model of Innovation

Summary The paper studies the degree of homogeneity of innovative behavior in order to determine empirically an industry classification of Dutch manufacturing that can be used for policy purposes. Defining homogeneity in terms of an economic model distinguishes our classification from existing taxonomies such as those of the OECD, Pavitt and the various classifications based on a principal components analysis. We use a two-limit tobit model with sample selection, which explains the decisions by business enterprises to innovate and the impact these decisions have on the share of innovative sales. The model is estimated for eleven industries based on the Dutch Standard Industrial Classification (SBI 1993). A likelihood ratio (LR) test is then performed to test for equality of the parameters across industries. We find that Dutch manufacturing consists of three groups of industries in terms of innovative behavior, a high-tech group, a low-tech group and the industry of wood. The same pattern shows up in the three Dutch Community Innovation Surveys. The empirical part of this study has been carried out at the Centre for Research of Economic Microdata at Statistics Netherlands. The authors wish to thank Statistics Netherlands, and in particular Bert Diederen, for helping us in accessing and using the Micronoom data set. The views expressed in this paper are solely those of the authors. The authors also wish to thank Fran?ois Laisney, Patrick Waelbroek and participants at presentations in Maastricht, Strasbourg, Leuven and Lille for their helpful comments. The first author acknowledges financial support from METEOR.     

薪酬政策、经营业绩与国有上市公司高管薪酬——基于国有上市公司分类的实证研究

国有企业员工薪酬体系优化与员工激励机制建设一直是国企改革的重点。为此,对高管薪酬制度现状以及国有企业高管薪酬政策等相关文献进行系统分析,梳理影响国有上市公司高管薪酬的因素,建立面板数据分析模型,选取2010—2020年中国国有上市公司样本,探究不同类型的国有上市公司高管薪酬与经营业绩、薪酬政策的关系。研究发现,高管薪酬政策与经营业绩对两种类型的国有上市公司的高管薪酬具有显著的正向影响。基于研究结论,从政府薪酬管制、公司治理、增强高管薪酬的业绩敏感性、改进薪酬激励的方式等角度,分别对两类国有上市公司提出管理建议。     

对地区产业结构调整中几个问题的思考

本文首先将关系定义为一种潜在资产并提出了“企业关系需求层次论” ,然后将关系营销和传统营销进行了比较 ,最后从实践的角度对关系营销理论的运用进行了分析。     

基于洗钱视角的我国对外直接投资研究

近年来关于对外直接投资的讨论是学界关注的热点,但鲜有文献研究洗钱在我国对外直接投资中所扮演的角色。本文以2007-2012年我国对外直接投资存量前50个国家（地区）为研究样本,运用知识资本模型和知识资本-洗钱模型,分析洗钱行为对我国对外直接投资的影响。结果发现：知识资本模型解释了我国投资于低风险洗钱国家（地区）的原因;而知识资本-洗钱模型解释了我国投资于高风险洗钱国家（地区）的原因,KK1-MON和KK2-MON模型表明,洗钱因素对我国直接投资驱动的规模分别为590.66亿美元和849.18亿美元,占投资总量25.01%和29.64%;并验证了模型的稳健性进。本文的结论即延伸和拓展了我国对外直接投资的研究又为我国反洗钱对策提供依据。     

中国版MBO:基于中国上市公司案例的研究

MBO作为现代企业制度的反叛,又是一种创新。它是现代中国经济的最热门话题之一,是目前国有资产退出方式的又一新尝试。文章由中外MBO的产生渊源引出,通过粤美、胜利、宇通三家上市公司实施MBO过程研究,并对比西方MBO的操作方式差异,将中国版MBO所表现出来的"中国特色"逐一突现