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影响项目投资经济效益评价指标的参数很多,这些参数均具有一定的不确定性.由于各参数的不确定性,其项目投资经济效益评价指标值也是不确定的,因此,对投资项目所做的经济效益评价结论必将带有风险.在经济评价工作中,应当对这种风险作出合理的量化分析和估算,以了解项目的风险承受能力,并尽可能采取措施回避风险.本文共搜集了10个相似投资项目,根据BP神经网络工作原理筛选确定了6个影响和制约项目投资因素的指标作为神经网络的输入变量,并提出了基于BP神经网络的项目投资风险分析模型;其中7个投资项目作为训练样本,2个作为检测实例,最后一个进行敏感性分析.经过测算,其精度完全可以满足实际项目投资风险分析的需要.因此,神经网络在这方面有很好的应用前景. 相似文献
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企业技术创新能力反映一个企业整体的技术创新水平,对于企业的可持续发展具有重要的作用.研究企业的技术创新影响因素对加快企业技术创新及促进二次创业具有现实的意义.本文研究BP神经网络方法在评价企业的技术创新影响因素中的作用,为企业的技术创新能力提供一种相对科学合理的评价方法.文章的意义在于运用BP神经网络模型定量的评价影响企业技术创新的因素. 相似文献
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文章在分析传统绩效评价方法的基础上,构建了企业绩效评价体系,运用基于Matlab的BP神经网络算法,以企业历史数据作为BP神经网络的训练样本进行了实证研究,证明了将BP神经网络应用于企业绩效评价中,能达到令人满意的评价效果. 相似文献
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BP神经网络和多元回归模型在城市建成区面积预测中的应用比较——以福州市为例 总被引:2,自引:0,他引:2
城市建成区规模的迅速扩张是目前福州市土地利用变化中的一个显著特点.城市建成区规模的扩张受到社会、经济、人口等多种因素的影响,用传统方法对其进行预测比较困难.鉴于BP神经网络和多元回归模型在该领域内的广泛应用,本研究分析了1998-2005年间福州市城市规模的变化趋势,以福州市建成区为例对多元回归模型和BP神经网络在此类研究中的应用进行了对比.经检验,BP神经网络比灰色模型拟合良好,这是对建成区面积预测方法有益的探索. 相似文献
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在分析MRO物料特点的基础上,利用BP神经网络算法,对MRO类物料历史需求数量的时间序列数据建立预测模型,解决了MRO类物料由于需求不稳定,影响因子难以确定等带来的需求量预测精度偏低的问题.并通过实证分析说明了BP神经网络在MRO类物料需求量预测上的有效性. 相似文献
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文章从高校财务工作绩效的内涵出发,构建了高校财务工作绩效评价指标体系,并运用BP神经网络的方法,对江苏省所属10所高校财务工作的实际效果进行了实证分析,发现了一些共性、根本性问题,提出了相关对策建议。 相似文献
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目前BP神经网络已经成功用于公司财务分析与预测,但神经网络采用了传统梯度下降探索法致使BP神经网络存在着收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,对应用效果造成了不良影响.本文提出通过改进粒子群全局搜索算法对BP网络进行训练.既保留了神经网络原有的优点,又克服了传统训练方法的缺陷.实证表明,该方法预测结果优于传统神经网络模型. 相似文献
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基于BP神经网络的铁路货运量组合预测 总被引:2,自引:1,他引:1
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. 相似文献
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BP神经网络的智能化特征与能力使其应用领域日益扩大,潜力日趋明显,许多传统信息处理方法无法解决的问题采用BP神经网络后取得了良好的效果。因此,BP神经网络已被广泛应用于自动化、工程、经济及医学等各个领域。因此,本文重点研究了BP神经网络的原理、算法及其应用。 相似文献
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支持向量机是一种基于统计学理论的新颖的机器学习方法,该方法被广泛用于解决分类和回归问题。文章将最小二乘支持向量机(LS—SVM)算法应用于电力系统短期负荷预测中,并将其预测结果和BP神经网络的预测结果进行比较分析。仿真实验表明,该方法在短期负荷预测中具有很好的预测速度和精度。 相似文献
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石油需求预测的人工神经网络模型 总被引:4,自引:0,他引:4
2007年中国经济高速增长推动了石油产量和消费量双双攀升。石油作为重要的战略物资,在国家安全与国民经济发展中占有举足轻重地位。自20世纪70年代石油危机以来,石油越来越多为世人关注。根据我国石油消费历史数据,对未来我国石油供需状况进行预测,采用BP神经网络预测方法,利用MATLAB软件的神经网络功能,建立合理的训练模型,进行数据测试和预测,最终得到2007~2011年石油需求预测结果,并对我国现阶段石油安全问题进行分析。 相似文献
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基于遗传神经网络的机械故障诊断 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对BP神经网络存在的不足,将遗传算法和BP神经网络有机结合起来,利用遗传算法的全局搜索能力优化了神经网络的初始权值和阈值,并将其应用于机械故障诊断。结果表明,在MATLAB环境下进行仿真试验,这种方法能够有效进行故障识别、提高故障诊断精度。 相似文献