基于灰色理论和BP神经网络的房地产价格指数预测

房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。     

组合预测在上市公司财务预警中的应用

在Logistic模型和BP神经网络两种单一预测模型的基础上,将Logistic模型输出的违约概率引入到BP神经网络中,从而构建一种非线性组合预测模型,并将其应用于上市公司财务预警.实证结果表明,该组合预测模型能有效提高预测精度.具有良好的应用前景.     

基于数据挖掘的BP神经网络改进算法能产品质量预测研究

人工神经网络是一种新的数学建模方式,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的提出为处理非线性问题提供了比较好的方法。针对BP算法的局限性提出了改进的BP网络模型,通过对CSP质量指标的预测结果与传统的BP模型比较．结果表明改进的BP算法提高了学习效率,网络有较好的泛化能力,而且预测更可靠。     

基于数据挖掘的BP神经网络改进算法的产品质量预测研究

人工神经网络是一种新的数学建模方式,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的提出为处理非线性问题提供了比较好的方法。针对BP算法的局限性提出了改进的BP网络模型,通过对CSP质量指标的预测结果与传统的BP模型比较．结果表明改进的BP算法提高了学习效率,网络有较好的泛化能力,而且预测更可靠。     

ARIMA模型与BP神经网络模型的比较研究——基于供电企业电费现金流入预测

文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要,分别建立了基于时间序列的ARIMA模型和BP神经网络预测模型,并对两种预测方法进行了对比分析,最终确定了以ARIMA模型为主、BP神经网络为辅的综合预测手段,有效地提高了电费现金流的预测精度,增强了供电企业的现金流管理水平。     

基于BP神经网络的铁路货运量组合预测

在介绍了BP神经网络及组合预测的基础上分别采用灰色预测法、S曲线以及指数函数对昆明市铁路货运量的历史数据进行了单项拟合预测,再利用BP神经网络对三项拟合预测结果进行了组合预测.结果表明,基于BP神经网络的组合预测方法比单一预测方法在预测精度上有很大提高,验证了该方法的有效性.     

基于BP神经网络的民用汽车运力资源预测

在研究汽车保有量及其影响因素的基础上,依照神经网络系统理论,建立了神经网络预测模型,与传统的灰色预测法相比,预测精度得到了较大的提高,对合理制定运力资源管理政策,确定运力征用预案具有重要的参考价值.     

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。     

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。     

房地产上市公司财务预警实证研究

准确预测房地产公司的财务风险并及时预警有助于房地产企业的健康稳定发展.根据房地产企业的现实情况,通过BP神经网络模型和Logistic模型分别对房地产上市公司的财务状况进行了实证研究.结果表明:BP神经网络模型的预测准确率要高于Logistic模型,同时综合使用多种方法预测房地产公司的财务状况更加准确.     

组合负荷预测方法综述

电力系统负荷具有很多不确定因素,针对单一模型进行负荷预测时,预测精度不高这一问题,可采用组合预测法将多种预测方法所得的预测值进行加权平均而得到最终预测结果,以满足现代电力对负荷预测结果的准确性、快速性和智能化的要求。该文首先简要介绍了几种常用的负荷预测方法,接着详细介绍了组合负荷预测的研究现状及确定组合预测中各模型最优权重的几种方法,最后介绍了组合负荷预测模型的误差修正方法,对提高负荷预测的准确性有一定的现实意义。     

基于组合模型的中长期电力负荷预测研究

本文研究了组合预测的模型,提高了预测的准确度。并对甘肃省2011-2020年全社会用电量做组合预测。     

民航事故征候的灰色预测

运用灰色预测法研究了中国民航1996-2005年事故征候数的变化规律,通过建立事故征候数的灰色预测模型,对未来几年的事故征候数进行了预测,从而为民航灾害的预警管理工作提供科学的决策依据。     

Dynamic logistic regression and variable selection: Forecasting and contextualizing civil unrest

Civil unrest can range from peaceful protest to violent furor, and researchers are working to monitor, forecast, and assess such events to allocate resources better. Twitter has become a real-time data source for forecasting civil unrest because millions of people use the platform as a social outlet. Daily word counts are used as model features, and predictive terms contextualize the reasons for the protest. To forecast civil unrest and infer the reasons for the protest, we consider the problem of Bayesian variable selection for the dynamic logistic regression model and propose using penalized credible regions to select parameters of the updated state vector. This method avoids the need for shrinkage priors, is scalable to high-dimensional dynamic data, and allows the importance of variables to vary in time as new information becomes available. A substantial improvement in both precision and F1-score using this approach is demonstrated through simulation. Finally, we apply the proposed model fitting and variable selection methodology to the problem of forecasting civil unrest in Latin America. Our dynamic logistic regression approach shows improved accuracy compared to the static approach currently used in event prediction and feature selection.     

基于IOWA算子的灰色—多项式组合模型在武汉市物流需求预测中的应用

针对2002～2009年武汉市物流需求的数据,采用灰色GM 1,1模型和多项式拟合模型两种单项预测模型对数据进行建模预测。并结合组合预测理论,采用基于IOWA算子的组合预测模型进行预测,结果表明基于诱导有序加权平均算子的组合预测模型的预测精度明显高于两种单项预测方法,说明了该方法用于物流需求预测的可行性和有效性,并在此基础上对2010～2012年的武汉市物流需求作出预测。     

组合预测模型在武汉港集装箱吞吐量预测中的应用

为使港口集装箱吞吐量预测的误差更小,精度更高,提出运用弹性系数法、灰色模型法、三次指数平滑法的组合预测模型,预测了武汉港未来特征年的集装箱吞吐量,研究结果表明,组合模型相比单一预测方法能够降低误差、提高精度,预测结果更加理想。     

基于组合模型的用电量预测方法研究

电力是经济发展的保障,对用电量进行科学合理的预测是安排电力生产、电站建设的前提。文章基于灰色和时间序列预测模型,建立组合模型,经验证,组合模型预测精度较单一预测模型有一定程度的提高,最后利用组合模型对湖南省2010-2015年用电量进行预测。     

基于IOWA算子的组合预测模型在物流需求预测中的应用

根据2000~2009年宁波市物流需求的数据,采用灰色GM 1,,1,模型和一元线性回归模型进行组合优化,建立了基于诱导有序加权平均(IOWA)算子的物流需求量组合预测模型。结果表明基于IOWA算子的组合预测模型能有效提高预测精度,说明了该方法用于物流需求预测的可行性和有效性,并在此基础上对2010~2013年宁波市物流需求作出预测。     

基于灰色神经网络组合模型的废旧产品回收预测

制造企业对废旧产品进行回收再利用,是节约资源和保护环境的有效方式。由于在产品回收过程中存在诸多不确定性因素,如何对产品回收量进行有效预测是亟待解决的关键问题。本文针对废旧产品回收的特点,将灰色GM（1,1）模型与BP神经网络预测方法结合,构建了灰色神经网络组合预测模型对产品回收量进行预测。该组合模型兼具两种预测方法的优点,预测效果优于各独立模型。案例分析表明了该种预测方法的有效性。     

三层供应链协同预测博弈研究

运用纳什均衡和贝叶斯更新模型,得到了在一个三层供应链中联合预测的实现条件。模型中,供应商、运输商、零售商均需决定在预测技术上的投资水平,三方的需求预测将会被汇总成一个统一的预测。结果表明,各方预测能力越接近中等水平,会有更多成员倾向于在预测上进行投资。预测能力偏离中等水平越远,越容易出现搭便车行为,即至少有一方不进行预测。