基于改进的BP神经网络2009年广州CPI运行定量分析

当前,我国经济处于企稳回升的关键时期,支撑广州经济增长的因素有所增加,准确预见价格运行对经济决策具有十分重要的意义。鉴于BP神经网络模型具有很好地模拟非线性系统的优点,本文在对BP神经网络模型改进的基础上,运用谈模型对广州2001-2008年前5个月月度CPI同比和环比指数进行了训练,对2009年广州后7个月月度和全年CPI同比和环比指数进行了预测,预洲显示月度CPI同比指数均呈稳步下降态势;CPI环比指数在8月份由负转正,11月、12月又开始进入负区间。分析显示除非国家和广州进一步加大扩大内需等措施力度,否则2009年全年CPI同比指数将处于负区间运行,预计徘徊在95左右。     

2009年中国CPI运行定量分析——基于改进的BP神经网络

当前,世界经济开始出现复苏的迹象,我国经济处于企稳回升的关键时期,准确预见价格运行趋势对宏观决策具有十分重要的意义。鉴于BP神经网络模型具有很好地模拟非线性系统的优点,本文对BP神经网络模型进行了改进,并运用该模型对中国2001—2008年前5个月月度CPI指数进行了拟合的基础上,对2009年后7个月月度CPI指数和全年CPI指数进行了预测,预测显示2009年上半年我国CPI指数约为98．9,较上年同期下降1．1个百分点;月度CPI同比均呈稳步下降态势,除非世界经济形势进一步好转或国家加大扩大内需等措施力度,否则2009年后7个月CPI指数难以实现由负转正。     

中国2008—2012年CPI指数变化及影响原因探析

通过对2008—2012年CPI数据的整理,运用数据图表展示了中国CPI变化的情况,并分析影响中国CPI变动的可能原因。研究发现,极端天气变化、自然灾害、投机者的炒作等引起的供求变化会对CPI造成短期的明显变化,而国家的政策调控、国际经济形势的变化会对CPI造成长期影响。     

2014年上半年我区CPI运行态势分析

CPI是居民消费价格指数的简称,是反映居民消费价格运行情况,同居民的生活密切相关,其变动率在一定程度上反映通货膨胀或紧缩的程度。     

基于BP神经网络的企业技术创新能力评价

运用基于BP算法的人工神经网络模型对企业技术创新能力进行评价,为企业进行技术创新能力的评价开辟新的方法。     

基于改进BP神经网络的股票预测

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见.本文将附加动量法与BP神经网络结合,应用附加动量法去寻找BP神经网络的初始权值和阈值,并且应用主成分分析提取贡献率达到90%的主成分作为输入变量对股票进行预测,从而进行分析比较.实验结果表明,PCA-AM-BP模型在降低预测平均误差的同时,运行时间大大减少,加快了算法收敛速率.     

基于BP神经网络的高校声誉危机预警研究

随着新媒体形式的繁荣,高校所处的社会环境日益复杂,这一变化为高校发展带来机遇的同时,也使得一些不确定因素迅速增加,高校越来越频繁地面临各种声誉危机。要降低危机危害,在"平时"做好声誉危机管理的规划工作显得尤为重要,尤其是着重关注危机发生前的预警体系构建,做到花少量的钱预防,而不是花大量的钱治疗。在总结已有相关文献基础上,文章采用BP神经网络方法,利用数据挖掘等新技术手段,研究在新媒体环境下高校声誉危机预警机制,同时以工信部属高校为例,分析目前高校危机预警机制的构建现状,以期提出相应的改进建议。     

2008年CPI分析及对2009年变动趋势的预测

2008年1-11月居民消费价格指数（CPI）同比累计上涨6．3％,比上年同期提高1．7个百分点,高于年初确定的4．8％的调控目标,是1997年以来的最高涨幅。受国际金融危机和国内经济回调的影响,2008年CPI呈现前高后低,加速回落态势。2009年,随着国内经济增长进一步放缓,总需求有所减弱,如果气候正常,以粮食为主的食品价格不出现大的起伏,CPI将在较低水平运行,全年在1．5%左右。     

2009年CPI走势分析

展望2009年,随着包括提高纺织品出口退税率、放宽商业银行信贷额度、扩大企业债券规模以及下调人民币贷款基准利率等在内的一系列政策的实施、政策效果的进一步显现,我国经济有望继续保持较快增长,但增速较上年将进一步放缓、物价继续回落是基本趋势。     

基于BP神经网络的上市公司信用风险评价

文章在建立上市公司信用风险评价指标体系的基础上,提出了用神经网络对上市公司进行信用评级的方法,并利用相关数据对模型进行了实证研究,取得了较好的结果.     

对我国CPI统计方法的改进：基于房地产价格与CPI相关实证分析——兼论CPI失真

一、引言近年来,受多种因素的综合影响,房地产价格相对于居民收入而言已连续高企,且逐渐成为影响居民消费的重要因素。从政策实践层面看,各级政府及相关职能部门相继出台了调控房地产规模过大、价格上涨过快的系列政策措施,但是房地产价格仍居高不下;同时国内居民消费者价格指数(CPI)呈     

基于BP神经网络的判别分析

研究判别分析问题的现状，利用MATLAB神经网络工具箱，建立基于Bp神经网络的判别分析模型，利用预留指标数据对该模型的判别效果进行验证，并将其应用于判别分析系统中，为决策和管理提供依据。     

基于BP神经网络的企业财务危机预警变量改进探索

考虑到行业差异的财务指标对预警效果的影响,本文建立BP神经网络模型预测财务危机,采用功效系数法将财务指标转化后的单项功效系数作为输入变量,与直接将财务指标作为输入变量进行对比,实证结果发现标准化后的变量产生的误差率小于直接将财务指标作为输入变量.通过使用BP神经网络模型并消除行业差异,财务危机预警的准确性得到有效提高.     

人工神经网络中BP算法及其改进的思考

神经网络，是指为了模拟动物神经细胞群学习特性的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机系统，拥有很强的适用于复杂环境和多目标控制要求的能力。BP算法是神经网络中重要的、应用广泛的学习算法。本文介绍BP算法的原理。并分析了对BP算法进行改进的多种方法。     

基于BP神经网络的上市公司财务预警模型研究

上市公司的财务问题历来是投资者关注的热点,对公司财务状况进行预测是投资者是否进行这项投资行为的决策参考.文章利用人工神经网络算法在上市公司财务危机预测方面建立预警模型,以2019年首次被公开处理或被退市风险预警处理的40家上市公司和随机抽取的40家非ST公司为研究对象,采用t-3期即2016年样本公司的财务数据来预测我...     

基于BP人工神经网络的知识创新能力的区域差异研究

在构建知识创新能力评价指标体系的基础上,应用BP人工神经网络方法,对我国30个省市知识创新能力进行综合评估,进而从不同层面分析知识创新能力的区域差异,以期为弥补国内学术界在知识创新能力区域差异的定量研究方面的不足做些努力.     

基于BP神经网络的遥感水深反演

本文在Landsat7 ETM+遥感影像预处理的基础上,利用影像单波段与多波段组合的反射率和实测水深值之间相关性,建立了安徽省淮河临淮岗段BP神经网络水深反演模型.结果表明:该模型反演水深值与实测水深值的平均绝对误差为为0.5682米,平局相对误差12.11%.决定系数0.8465,均方根误差07167米.说明BP神经网络模型较好的非线性映射能力,能很好的运用于研究区水深反演.     

基于BP神经网络的情景教学效果评价

目前高职教学要求课堂实施"教、学、做"一体的教学模式,而在这一模式下必须打破传统的教学方法,大多采用情景教学法进行教学.为检脸情景教学法的教学效果,本文利用BP神经网络的自适应和自学习功能,提出一种基于BP神经网络的情景教学效果评价模型,并选取若干教师应用此模型,对其原有的情景教学质量数据进行了测试,结果表明,利用该模型进行情景教学质量评价较为客观合理.     

基于BP神经网络的商业银行信用风险预警研究

信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。传统的信用风险主要来自于商业银行的贷款业务,现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化,不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。本文在研究目前较为流行的信用风险度量模型之后,提出BP神经网络预警系统来预警信用风险。     

基于GA—BP神经网络的人口预测研究

人口问题是一个复杂的社会问题,准确地预测,对于国家社会发展计划特别是制定生育政策有重要的意义。本文探讨了基于遗传算法改进的BP神经网络模型的原理、构成以及实现方式,该改进模型可以有效提高BP网络模型的性能。同时将此模型用于我国人口数量的预测,选取我国1982．2010年的人口数据,检验结果平均误差仅有O．0494％。用该模型预测2011-2020的人口总量,预测结果表明我国人口总数的增长已得到有效的控制。